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Enregistrement W2590432301 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.5033

Validation of a genomic classifier that predicts metastatic disease progression in men with biochemical recurrence post radical prostatectomy.

2013· article· en· W2590432301 sur OpenAlexaff
Ashley E. Ross, Mercedeh Ghadessi, Elai Davicioni, Anamaria Crisan, Christine Buerki, Nicholas Erho, Anirban P. Mitra, Darby J. S. Thompson, Timothy J. Triche, Felix Y. Feng, Edward M. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyProstate cancerBiochemical recurrencebreakpoint cluster regionInternal medicineProportional hazards modelMetastasisCohortOncologyContext (archaeology)UrologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5033 Background: Almost 50,000 men per year will present with biochemical recurrence (BCR) following local treatment for prostate cancer. These men with rising PSAs as the lone indicator of recurrence present a management dilemma due to their varied outcomes with only a proportion developing subsequent metastatic disease. Thus, there is a clear need to improve patient risk stratification in this context. Here, we evaluate Decipher, a genomic classifier (GC) in men with BCR following radical prostatectomy (RP) for its ability to predict metastasis. Methods: The 22-marker GC was validated in a prospectively designed case-cohort study of 1,010 clinically high-risk RP patients. 219 patients, including 85 who developed BCR at least 6 months post-RP were subjected to microarray analysis and GC scores were generated. Survival ROC curves, weighted Cox proportional hazards, and decision curves were used to compare the performance of the GC to Gleason score (GS), PSA doubling time (PSAdT) and time to BCR (ttBCR). Results: GC scores significantly stratified these men into those who would or would not develop metastasis after BCR (8% versus 40% of patients developed metastasis at 3 years following BCR depending on GC score category, p<0.001). The AUC for GC was 0.82 (95% CI, 0.76-0.86), compared to that of GS 0.64 (0.58-0.70), PSAdT 0.69 (0.61-0.77) and ttBCR 0.52 (0.46-0.59). In decision curve analysis, the GC had the highest overall ‘net benefit’ and in multivariable modeling with clinicopathologic variables, only GC (p=0.006) and GS (p=0.046) scores were significant predictors of metastasis. Conclusions: When compared to clinicopathologic variables, the GC better predicted metastatic progression among men with BCR following RP. While confirmatory studies in additional patient populations are required, these results suggest that use of the GC can allow for better selection of men requiring additional treatment at the time of BCR.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,347 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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