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Enregistrement W2590710144 · doi:10.1200/jco.2013.31.6_suppl.196

Evaluation of a genomic-based prognostic test for metastasis in high-risk post-prostatectomy patients: Does it impact physician decision making?

2013· article· en· W2590710144 sur OpenAlexaff
Ketan K. Badani, Darby J. S. Thompson, Anirban P. Mitra, Mercedeh Ghadessi, Christine Buerki, Elai Davicioni, Penelope J. Wood

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyInternal medicineProstate cancerRadiation oncologistClinical endpointOncologyReferralNomogramConfidence intervalClinical trialCancerRadiation therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,401 · 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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