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Enregistrement W2785160602 · doi:10.14740/jocmr3248w

Validation of the Graded Prognostic Assessment for Melanoma Using Molecular Markers (Melanoma-molGPA)

2018· article· en· W2785160602 sur OpenAlexvenueno aff
Carsten Nieder, Mandy Hintz, Angelika Bilger, Oliver Oehlke, Anca‐Ligia Grosu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMelanomaConfidence intervalLog-rank testOncologyInternal medicineSurvival analysisOverall survivalRetrospective cohort studyNodular melanomaCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,513
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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