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Enregistrement W2591113678 · doi:10.1200/jco.2016.34.2_suppl.59

Validation of the Decipher prostate cancer classifier for predicting 10-year postoperative metastasis from analysis of diagnostic needle biopsy specimens.

2016· article· en· W2591113678 sur OpenAlexaff
Cristina Magi‐Galluzzi, Kasra Yousefi, Zaid Haddad, Beatrix Palmer-Aronsten, Lucia L.C. Lam, Christine Buerki, Jianbo Li, Michael W. Kattan, Andrew J. Stephenson, Elai Davicioni, Eric A. Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDECIPHERProstatectomyProstate cancerBiopsyCohortMetastasisProstateProstate biopsyCancerOncologyInternal medicinePathologyRadiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

59 Background: Accurate riskstratification after diagnosis of prostate cancer (PCa) is key to optimal treatment decision-making. Decipher is an extensively validated genomic classifier of metastasis after radical prostatectomy (RP). Here, we evaluate its ability to predict metastasis from analysis of prostate needle biopsy diagnostic tumor tissue specimens in a cohort of intermediate risk PCa patients treated with RP. Methods: Fifty-seven patients with available diagnostic biopsy specimens were identified from a previously reported post-RP validation study of Decipher in a cohort of 169 patients treated at Cleveland Clinic. The core with at least 1mm tumor of the highest Gleason grade was sampled and subjected to whole transcriptome analysis. Decipher was calculated based on a locked random forest model. Cox multivariable (MVA) proportional hazards model and survival c-index were used to evaluate the performance of Decipher. Results: 61% of patients had biopsy Gleason score 6 and 67% of patients had NCCN intermediate risk disease. With a median 8 years follow up, 8 patients metastasized and 3 of these patients died of PCa. Decipher had a c-index of 0.80 (95% confidence interval [CI], 0.58-0.95) compared to 0.58 (95% CI, 0.18-0.91) for biopsy Gleason score and 0.57 (0.57; 95% CI, 0.23-0.89) for preoperative PSA at 10 years post-RP for prediction of metastasis. A combined model consisting of Decipher, preoperative PSA, and Gleason score had a c-index of 0.84 (95% CI, 0.68-0.96). On MVA, Decipher was the only significant predictor of metastasis when adjusting for age, preoperative PSA and biopsy Gleason score (Decipher hazard ratio per 10% increase: 1.72; 95% CI, 1.04–2.83; P = 0.02). Conclusions: Decipher was able to predict metastatic outcome from diagnostic biopsy specimens in a cohort of primarily intermediate risk men treated with RP. This additional genomic information may help identify patients who may not be optimal candidates for active surveillance and better identify appropriate first line therapy for men with intermediate risk disease.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,333 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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