Validation of the Graded Prognostic Assessment for Melanoma Using Molecular Markers (Melanoma-molGPA)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been suggested to replace the diagnosis-specific graded prognostic assessment (DS-GPA, based on performance status and number of brain metastases) for patients with primary malignant melanoma with the new Melanoma-molGPA. The latter is a more complex assessment, which also includes BRAF mutation status, age and extracranial metastases. To test the performance of the Melanoma-molGPA, we performed a validation study of this new survival prediction tool. METHODS: A retrospective analysis of patients treated at two different academic institutions was performed. The four-tiered Melanoma-molGPA was calculated as suggested in the original study. RESULTS: Median overall survival was 5.4 months (95% confidence interval: 3.1 - 7.7 months). Median survival in the four prognostic classes was 2.1, 7.8, 11.8, and 18.0 months, respectively. The 1-year survival rates were 3%, 25%, 43%, and 80%, respectively. The difference between the Kaplan-Meier curves was significant (P = 0.0001, log-rank test). CONCLUSIONS: The present survival outcomes support the use of the Melanoma-molGPA. However, survival was better in each of the four groups in the original study. Possible reasons include lead-time bias and different treatment policies.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».