Post-treatment prognostic model for patients (pts) with metastatic urothelial cancer (UC) treated with first-line chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
256 Background: Models to predict the outcome of pts with metastatic UC, based on pre-treatment variables, have previously been developed. However, pts often request “updated” prognostic estimates based on their response to treatment. This is particularly relevant in first-line treatment of metastatic UC, a disease state for which a fixed number of cycles of chemotherapy are typically administered. Methods: Data were pooled from 317 pts enrolled on eight trials evaluating first-line cisplatin-based chemotherapy in metastatic UC. Variables were combined in a Cox proportional hazards model to produce a nomogram to predict survival from end of treatment. The nomogram was validated externally using data from a trial of MVAC versus docetaxel plus cisplatin (n=148). Results: The median survival from end of treatment was 10.65 months [95% CI 9.20 – 13.24]; 69% of patients had died. Baseline (white blood count, ECOG performance status, number of visceral metastatic sites) and post-treatment (treatment response, duration of treatment, reason for treatment discontinuation) variables were evaluated. The Cox proportional hazard model is shown in the Table. The duration of treatment and reason for treatment discontinuation were not significantly associated with survival. The four significant variables were included in a nomogram. The nomogram achieved a bootstrap-corrected concordance index of 0.68. Upon external validation, the nomogram achieved a concordance index of 0.67. Conclusions: A model derived from pre- and post-treatment variables was constructed to predict survival from the end of first-line chemotherapy in pts with metastatic UC. This model may be useful for pt counseling and for stratification of trials exploring “maintenance” treatment. [Table: see text]
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».