Is the International Germ Cell Consensus Classification (IGCCC) sufficiently predictive in 2015?
Notice bibliographique
Résumé
387 Background: The IGCCC has been an invaluable tool to guide clinical trial development in disseminated germ cell tumors. This classification was developed in the early 1990s. The data were abstracted from records of pts treated between 1975 and 1990 and > 100 institutions submitted data. This analysis resulted in the development and validation of a simple system based on clinically derived parameters. Three risk groups were identified for disseminated nonseminoma.; “good risk” group with a predicted 5 year overall survival (OS) > 90%, ‘intermediate risk” with a 5 yr OS of 75% and “poor risk” with a predicted 48% 5 yr OS. Recently, a number of clinical trials and large institutions have reported outcomes in intermediate and poor risk disseminated germ cell tumors. Outcomes reported exceed IGCCC predictions. We hypothesize that the IGCCC substantially underestimates outcomes in the modern era. Further we speculate that a re-analysis of existing clinical trial data would be fruitful in predicting outcomes for disseminated germ cell tumors in the 21st century. Methods: Reports from large randomized clinical trials reporting outcomes in intermediate and poor risk disseminated germ cell tumors were reviewed and estimates of Progression Free and Overall survival made. Results: See Table. Conclusions: Compared to the IGCCC predictions based on data from 25-40 years ago, there appears to be improved overall survival in disseminated germ cell tumors in the modern era. Intermediate risk and poor risk disease appears to have OS exceeding 80-85% and 75% respectively. A more accurate prediction of outcomes with standard treatments should inform clinical trial design going forward. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».