Evaluation of a genomic-based prognostic test for metastasis in high-risk post-prostatectomy patients: Does it impact physician decision making?
Notice bibliographique
Résumé
196 Background: Currently, identification of individual patients who are truly at risk of developing lethal prostate cancer after radical prostatectomy (RP) is based on clinical nomograms. A prospectively validated genomic classifier (Decipher) has been shown to more accurately predict metastatic disease post RP than established clinical predictors and can identify patients with adverse pathology who may be cured by RP alone and may therefore not require additional treatment. Methods: An IRB-approved study assessed the impact of a genomic classifier (GC) test in 240 pathologically high-risk post RP case reviews. Twenty (20) urologic oncologists from 18 institutions reviewed 12 cases presented in a randomized, de-identified fashion via a secure online platform to provide treatment recommendations pre- and post- patient GC test results. Possible recommendations included referral to radiation oncologist and/or initiation of adjuvant hormones, close observation, or other. The primary endpoint was any change in treatment recommendation after unblinding of GC test results. Confidence in treatment recommendations was assessed using a 5-point Likert scale. Results: Following unblinding of GC test results, treatment recommendations changed in 43% (95% CI: 37-49) of all cases. Specifically, among cases with a pre-GC recommendation involving treatment, 31% (95% CI: 23-41) of respondents changed their recommendation to observation post-GC.Respondents considered the GC result to have influenced their recommendation in 63% (95% CI: 56-68) of cases. The addition of information provided by the GC result increased decision making confidence in 39% (95% CI: 30-49) of cases where a change of treatment recommendation was made. Following unblinding, physicians reported that the GC result was clinically relevant in 84% (95% CI: 79-84) of cases. Conclusions: GC appears to influence treatment recommendations and decision making confidence for high-risk prostatectomy patients. This study suggests that clinical implementation of GC may potentially impact treatment recommendations.
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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 | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».