MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2624535566 · doi:10.1002/hon.2437_81

THE 23‐GENE GENE EXPRESSION‐BASED ASSAY DOES NOT PREDICT INTERIM PET SCAN RESULTS AFTER ABVD IN ADVANCED STAGE CLASSICAL HODGKIN LYMPHOMA IN THE US INTERGROUP S0816 TRIAL

2017· article· en· W2624535566 sur OpenAlexaff
David W. Scott, H. Li, Yasmin Harvey, Fong Chun Chan, Anja Mottok, M. Boyle, Andrew M. Evens, Heiko Schöder, David J. Straus, Nancy L. Bartlett, John Sweetenham, Paul M. Barr, Michelle A. Fanale, Eric D. Hsi, James R. Cook, Brad S. Kahl, John P. Leonard, Jonathan W. Friedberg, Michael LeBlanc, Christian Steidl, Randy D. Gascoyne, Lisa M. Rimsza, Oliver W. Press

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésABVDMedicineOncologyClinical endpointLymphomaInternal medicineContext (archaeology)Stage (stratigraphy)Interim analysisDacarbazineSurrogate endpointClinical trialNuclear medicineChemotherapyBiologyCyclophosphamide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The threshold previously described was trained on overall survival (OS) after ABVD.The performance of the assay at predicting PET2 and OS in RATHL was tested using this threshold, then receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to assess if a better threshold could be found for our cohort.Results: 284 patients were analysable as GEP failed in 31 patients.Comparing baseline demographics, the high risk GEP group had an excess of elderly, male and higher disease stage pts.The GEP score was not able to predict PET2 positivity (PET2+); 16 (12.1%)high risk pts and 26 (17.1%) low risk pts were PET2+ (12.5% and 18.3% in the stage III-IV group).Performing ROC analysis using the score as a continuous variable did not suggest a different cut off would perform better (area under the curve: 43.8%).GEP risk was associated with poorer OS in univariable analysis (3 year OS 98% vs 93% for low and high risk, respectively) but this lost significance when adjusted for other baseline factors.The classifier was not prognostic for PFS in any group in RATHL (whole population, PET2-or PET2+).Conclusions: The GEP based model was not predictive of PET2 response and is not a suitable method for determining escalation of treatment.A higher proportion of patients were assigned to the high risk group in the RATHL trial and OS was higher compared with the original intergroup study, however based on these results, a refined GEP based model with validation across other platforms is required for this modality to be used as a baseline predictor of outcome in CHL.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHematological OncologyMême sujetLymphoma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207