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Enregistrement W2790262846 · doi:10.1200/jco.2018.36.6_suppl.71

Validation of a genomic classifier to predict adverse pathology in men diagnosed with low risk prostate cancer.

2018· article· en· W2790262846 sur OpenAlexaffabout
Hyung Lae Kim, Ping Li, Huei–Chung Huang, Samineh Deheshi, Beatrice S. Knudsen, Hatem Abou–Ouf, Lucia L.C. Lam, Jennifer Margrave, Marguerite du Plessis, Elai Davicioni, Jeffrey J. Tosoian, Ashley E. Ross, John W. Davis, M. Eric Hyndman, Eric A. Klein, Tarek A. Bismar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyProstate cancerBiochemical recurrenceInternal medicineLogistic regressionProstateGynecologyCohortOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

71 Background: The Decipher 22-feature genomic classifier (GC) has been validated to predict metastasis and prostate cancer specific mortality in needle biopsy (Bx) tissue of men with intermediate and high-risk prostate cancer. We validate GC in diagnostic Bx specimens for the prediction of high-grade/stage (HGS) disease at radical prostatectomy (RP) in men with low and favorable-intermediate (fav-int) NCCN risk group disease. Methods: We identified 176 men diagnosed with low or fav-int NCCN risk group disease who had available Bx GC scores and pathological information after RP from Cedars-Sinai, University of Calgary, Cleveland Clinic, MD Anderson, and Johns Hopkins. The GC score was calculated based on a locked random forest model. Scores range from 0-1 with cut points for GC low, intermediate and high risk groups as <0.45, 0.45-0.6, and >0.6, respectively. The primary endpoint was HGS (Gleason group 3-5 or pT3b or lymph node invasion (LNI)). Univariable (UVA) and multivariable (MVA) logistic regression models were used to evaluate GC and CAPRA. Results: Median age of the cohort was 62 years, 87% and 13% had Bx grade group (GG) 1 or 2 disease. 76% and 24% were NCCN low and fav-int risk, respectively. CAPRA classified 70% as low (0-2) and 30% as average risk (3-5). GC classified 80% low, 16% intermediate and 4% high genomic risk. After RP, 41% had RP GG 1, 46% GG 2 and 13% had GG 3-5 disease. pT3b or positive lymph nodes were observed in 7 men (4%), overall 27 (15%) of men had HGS at RP. In the UVA and MVA, GC was the only significant predictor of HGS with odds ratio (OR) of 1.38 and 1.34 per 10% unit increase, before and after adjusting for CAPRA (p=0.011, 0.027). A low risk score (GC<0.45) had a negative predictive value (NPV) of 92% to identify men who do not have HGS at RP. In exploratory analysis, a very low risk cut-point (GC<0.2) was found which had a sensitivity of 96% and an NPV of 99%. 26% of men had GC<0.2. Conclusions: We validated GC in a multi-institutional study to predict HGS at RP among men with NCCN low and fav-int risk disease with high sensitivity and NPV. Future studies will aim to validate the very low risk genomic cut-point to guide decision-making and follow-up biopsy protocols for men considering or in active surveillance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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