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Enregistrement W2589537108 · doi:10.1200/jco.2015.33.7_suppl.173

Validation of the Decipher prostate cancer classifier in intermediate to high-risk men treated with radical prostatectomy but without additional therapy upon PSA rise.

2015· article· en· W2589537108 sur OpenAlexaff
Ashley E. Ross, Kasra Yousefi, Bruce J. Trock, Voleak Choeurng, Lucia L.C. Lam, Helen Fedor, Mercedeh Ghadessi, Christine Buerki, Stephanie Glavaris, Debasish Sundi, Jeffrey J. Tosoian, Misop Han, Elizabeth B. Humphreys, Alan W. Partin, George J. Netto, Elai Davicioni, Edward M. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyProstate cancerCohortBiochemical recurrenceInternal medicineOncologyAdjuvant therapyCumulative incidenceAndrogen deprivation therapyCancerMetastasisBiomarkerUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

173 Background: Radical prostatectomy (RP) is a primary treatment option for men with intermediate and high risk prostate cancer. Though many will be effectively cured with local therapy alone, these men are by definition at higher risk of adverse pathologic findings and clinical disease recurrence. The Decipher test has been previously shown to predict metastatic progression in cohorts that included adjuvant and salvage therapy after RP. Here we evaluate Decipher in a natural history cohort of at risk men who received no additional treatment until the time of metastatic progression. Methods: Men with NCCN intermediate or high risk localized prostate cancer treated with RP at the Johns Hopkins Medical Institute (1992-2010) with at least 5 years of post-operative follow up were identified. Only men with initial undetectable PSA after surgery and who received no therapy prior to metastasis detection were included (n=765). A case-cohort design was used to randomly sample the cohort. The highest Gleason grade cancer tissue was used for RNA extraction and Decipher genomic classifier (GC) scores were calculated with a locked 22-biomarker signature and algorithm. Results: GC results were obtained for 260 patients, 28% had positive margins, 77% had EPE, 28% had SVI, 20% had lymph node invasion and 36% had Gleason ≥8 disease. Median follow up was 9 (IQR 6-12) years and at 15 years post RP the cumulative incidence of BCR, metastasis and prostate cancer specific death was 38%, 21% and 9%. Median GC score was 0.34 (IQR: 0.22-0.52) and was significantly higher among men experiencing metastatic progression during follow up (0.47 vs 0.28 respectively p<0.001). In UVA and MVA (adjusting for clinical covariates), GC had an HR of 1.48 (95% CI: 1.30-1.69, p<0.001) and 1.37 (95% CI: 1.21-1.55, p<0.001) per 10% increase, respectively. Conclusions: The majority of the men in this study had excellent long-term outcomes with surgery alone. Elevated Decipher scores correlated with metastatic events, independent of clinical risk factors. Use of Decipher may allow for selection of candidates for immediate vs. delayed adjuvant or salvage therapy following prostatectomy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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