Prognosis model for overall survival in locally advanced unresecable pancreatic carcinoma: An ancillary study of the LAP 07 trial.
Notice bibliographique
Résumé
235 Background: The management of locally advanced pancreatic cancer (LAPC) patients remains controversial and complex. Better discrimination for Overall Survival (OS) is needed to improve therapeutic decisions. We address this issue, with the largest Phase III cohort of LAPC, by establishing the first prognosis model for OS with the full spectrum of parameters currently available at diagnosis. Methods: We enrolled 442 LAPC patients recruited in LAP07, an international multicenter randomized phase III trial (NCT00634725). 30 baseline variables among demographic, cancer history, clinical, biological and radiological parameters were evaluated in univariate and multivariate analyses as prognostic factors for OS. The predictive value of the final model was evaluated with Harrell’s C index. This analysis was repeated 1,000 times with the use of bootstrap sample to derive 95%CI for the C. A prognostic score and nomogramm were then developed based on the identified prognostic factors in the final model. Results: Independent prognostic factors identified in multivariate analysis (n=370) for OS were: Age (HR= 1.01; 95%CI 1.00 - 1.03; p=0.0418), Pain (HR= 1.36 ; 95%CI 1.08 - 1.71; p=0.0094), Albumin (HR= 0.96; 95%CI 0.94 - 0.98; p=0.0001), and RECIST size (HR= 1.01; 95%CI 1.00 - 1.02; p=0.0033), Harrell’s C-statistic for the final model was 0.60 (95% bootstrap CI 0.56 0.63). A prognostic score between 0 and 4 was then calculated for each patient, based on the previous model. Three risk-groups for death could be identified: lower risk (n=17; median OS time = 18.8 months; group of reference); intermediate risk (n=166 ;median OS time = 13.4 months; HR=1.7); higher risk (n=187 ; median OS time = 11.8 months; HR=2.1); p = 0.0101 by the global log rank test. A score and nomogramm were also developped with the addition of CA19.9 information. Conclusions: Our results highlighted 4 OS’s independent pronostic factors among a broad spectrum of parameters at time of diagnosis. We identified 3 groups with different OS’s prognosis profile. The determination of this simple prognostic score allows risk stratification that may help guiding clinical management of patients and the design for future clinical trials.
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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 | 0,017 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».