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Enregistrement W2600127539 · doi:10.1200/jco.2015.33.15_suppl.3590

Influence of molecular alterations on site-specific (ss) time to recurrence (TTR) following adjuvant therapy in resected colon cancer (CC) (Alliance Trial N0147).

2015· article· en· W2600127539 sur OpenAlexaff
Ryan Eldredge Wilcox, Qian Shi, Frank A. Sinicrope, Daniel J. Sargent, Nathan R. Foster, Jeffrey P. Meyers, Richard M. Goldberg, Suresh Nair, Anthony F. Shields, Emily Chan, Sharlene Gill, Morton S. Kahlenberg, Steven R. Alberts

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKRASInternal medicineFOLFOXOncologyGastroenterologyColorectal cancerProportional hazards modelBiomarkerStage (stratigraphy)CetuximabCancerOxaliplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3590 Background: Influence of tumor molecular alterations on ssTTR after resection of stage 3 CC has not been well studied. Phase 3 trial N0147 (adjuvant FOLFOX +/- cetuximab) provided an opportunity to assess possible correlations. Methods: 3098 stage 3 CC pts were enrolled and sites of all recurrences were reviewed centrally: liver, lung, peritoneal, local ( < 5 cm of anastomosis), regional, and other metastatic. Genetic markers include MMR, mutations (mut) in KRAS exon 2 (codons 12, 13), BRAF V600E exon 15. Cumulative incidence rate (CIR) was estimated for ss recurrences. Associations between biomarkers and TTR across sites (interaction) were assessed by a frailty Cox model. Association between biomarker and ssTTR were evaluated by multivariable Cox model when the site-biomarker interaction effect presents, adjusting for age, T/N stage, type of surgery, tumor sidedness, and treatment. Results: Most common recur sites were liver, regional, peritoneal, and lung, with 3 yr CIR of 8.4%, 8.3%, 5.5% and 5.4%, respectively, with no difference between treatment arms (p = 0.9). Interactions between sites of recurrence and BRAF (p = .006) or MMR (p = .018) status were significant and marginal for combined KRAS/BRAF (p = .10). Compared to wild type (wt) pts, BRAF mut pts had shorter TTR for peritoneal HR2.14; 95% CI, 1.36-3.37; padj= .001] and metastatic sites [HR, 1.19; 95 CI, 1.07-3.42; padj= .033], but not for liver or lung. KRAS mut/BRAF wt pts had shorter TTR for liver (HR, 1.55; 95% CI, 1.19-2.03) and lung (HR, 1.81, 95% CI, 1.32-2.50), and KRAS wt/BRAF mut pts had shorter TTR for peritoneal (HR, 2.14; 95% CI, 1.36-3.37) compared to double wt pts. dMMR pts had longer TTR for liver (HR, 0.44; 95% CI, 0.25-0.78; padj= .002 ) and peritoneal (HR, 0.46; 95% CI, 0.25-0.82; padj= .004) compared to pMMR pts. Conclusions: Status of MMR and BRAF, but not KRAS (alone), influences site of recurrence and TTR. Accordingly, these biomarkers may assist in treatment and follow-up approaches. Clinical trial information: NCT00079274.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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