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Enregistrement W2601121006 · doi:10.1200/jco.2012.30.15_suppl.5110

Validation of the predictive value of modeled HCG residual production “P” in low-risk gestational trophoblastic neoplasia (GTN) patients treated in GOG-174 phase III trial.

2012· article· en· W2601121006 sur OpenAlexaff
Benoît You, Wei Deng, Amit M. Oza, Raymond Osborne

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Trophoblastic Disease Studies
Établissements canadiensSunnybrook HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical endpointInternal medicineUrologyOncologyGynecologyNuclear medicineClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5110 Background: In low-risk GTN, chemotherapy is changed according to serum hCG levels. We previously showed mathematical modeling of hCG kinetics provides a parameter production “P”, a useful early predictor of methotrexate (MTX) resistance (You et al; Ann Oncol 2010; ASCO and ISSTD 2011). We applied this approach to patient cohort of GOG-174 trial, in which weekly MTX (Arm 1) was compared to dactinomycin (Arm 2). Methods: Database (210 patients, including 78 with resistance) was split into 2 sets. A 126 patient Model Set was initially used to adjust model parameters. Patient hCG kinetics from day7 to day50 were fit with NONMEM™ program to: “[hCG(time)] = hCG0 i * exp(–k*time) + P”; where P is residual hCG tumor production, hCG0 i is the initial hCG level, and k is the rate constant. Three putative P-based classifiers of resistance were assessed using ROC analyses. Then an 84 patient Test Set with blinded-resistance status was used to assess the validity of predictions. The primary endpoint was treatment resistance defined as relapse and/or lack of hCG normalization. Results: Due to initial surge in 14% patients, hCG kinetic modeling was started on day7. Individual hCG decline profiles of Model Set patients were modeled. There was no impact of treatment arm on variability of kinetic parameter estimates. The best P cut-offs to discriminate resistant vs. sensitive patients were 7.7 in Arm 1 and 74.0 in Arm 2. They were combined to define 2 predictive groups with low vs. high risks of resistance (ROC AUC = 0.82; Se = 93.8%; Sp = 70.5%). The model was then applied to Test Set patient cohort. The predictive value of P-based predictive groups regarding resistance was reproducible (ROC AUC = 0.81; Se = 88.9% (95% CI: 70.8%-97.7%); Sp = 73.1% (95% CI: 60.0%-84.4%)). Both P and treatment arm were associated with resistance using multivariate logistic regression tests. Predictive value of P was less accurate in dactinomycin arm. Conclusions: The early predictive value of the modeled kinetic parameter P regarding resistance appears promising in GOG-174 study, especially in MTX arm. This is the second positive evaluation of this procedure study. Prospective validation is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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