ITACA: A new validated international erythropoietic stimulating agent‐response score that further refines the predictive power of previous scoring systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 'real-life', the Nordic score guides Erythropoietic stimulating agent (ESA) use in lower-risk myelodysplastic syndrome (MDS) with predicted response rates of 25% or 74%. As new treatments emerge, a more discriminating score is needed. OBJECTIVES: To validate existing ESA predictive scores and develop a new score that identifies non-responders. METHODS: ESA-treated patients were identified in 3 MDS registries in Italy and Canada (FISM 555, GROM 233, and MDS-CAN 208). Clinical and disease-related variables were captured. Nordic, MDS-CAN, and IPSS-R-based ESA scores were calculated and documented ESA responses compared. RESULTS: 996 ESA-treated patients were identified. Overall response rate (ORR) was 59%. The database was randomly divided into balanced derivation (n = 463) and validation (n = 462) cohorts. By multivariate analysis, transfusion independence, erythropoietin (EPO) level <100 IU/L, and IPSS low-risk were independently predictive of response. Assigning a score of 1 to each resulted in a scoring system of 0-3 with response rates of 23%, 43%, 67%, and 85%. ORR was concordant in the validation cohort. The 'ITACA' score had the highest discriminating power of response. CONCLUSION: ITACA is an internally-validated predictive SS of ESA response in real-life 'good risk' MDS patients derived from a large international dataset that surpasses others. The incorporation of biologic markers to better identify non-responders is still needed.
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».