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Enregistrement W2590075723 · doi:10.1200/jco.2014.32.4_suppl.151

Effect of a genomic classifier on adjuvant radiation recommendations after prostate cancer surgery.

2014· article· en· W2590075723 sur OpenAlexaff
Ketan K. Badani, Darby J. S. Thompson, Christine Buerki, Amar Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyProstate cancerAdverse effectRadiation therapyConcordanceInternal medicineSurgeryGeneral surgeryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

151 Background: Clinical guidelines recommend adjuvant radiation therapy (ART) after radical prostatectomy in men with adverse pathological features. Practice patterns vary on use of ART. This prospective, multi-center study examines the effect of a genomic classifier (GC) on ART recommendations post-prostatectomy. Methods: A prospective, pre-post tumor-board–like survey was conducted to assess urologists’ treatment recommendations for ART as part of a clinical utility study; results are from a pre-specified interim analysis of 11 unique de-identified cases with adverse pathology. All case histories were based on patients treated by at least one of the urologists participating in the study. Patient age, pathological features, and preoperative prostate-specific antigen were presented to the respondents. Presentation of cases was randomized to minimize recall bias. For each case history, physician respondents first were asked to render an ART recommendation without knowledge of the GC findings (pre-GC); they were then asked to render an ART recommendation after GC findings were provided for the same cases (post-GC). Recommendations were made without knowledge of others’ responses. Results: Twelve urologists at 11 US institutions provided 132 adjuvant therapy recommendations. Pre-GC, ART was recommended in 56 (42%) cases. Thirty three percent (95% CI: 25-41%) of recommendations changed following review of GC results. Among pre-GC recommendations for ART, 39% (95% CI: 27-53%; n=22) changed to observation and among pre-GC recommendations for observation, 8% (95% CI: 3%-17%; n=5) changed to ART. Compared to observation, ART was 11.8 times (odds ratio 95% CI: 2.9 - 46.3) more likely to be recommended for cases with high risk GC scores. Adjuvant therapy recommendations were more strongly influenced by GC score (p=0.0006) than any clinical variable (all p>0.33) when both informed recommendations. Conclusions: Additional knowledge of the tumor’s genomic characteristics, as assessed by GC, results in a statistically significant and clinically meaningful change in treatment recommendations in patients indicated for adjuvant radiation therapy by current clinical guidelines.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,389 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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