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Enregistrement W2792325737 · doi:10.1200/jco.2018.36.6_suppl.626

Genomic alterations to refine prognostication of patients with metastatic renal cell carcinoma.

2018· article· en· W2792325737 sur OpenAlexaff
Dominick Bossé, Wanling Xie, Aly‐Khan A. Lalani, Guillermo de Velasco, Martin H. Voss, Nizar M. Tannir, Pheroze Tamboli, Leonard J. Appleman, W. Kimryn Rathmell, Daniel Yick Chin Heng, Guru Sonpavde, Sabina Signoretti, A. Ari Hakimi, Toni K. Choueiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBAP1MedicineClear cell renal cell carcinomaRenal cell carcinomaInternal medicineOncologyProportional hazards modelCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

626 Background: The IMDC risk score is a valid and simple tool to prognosticate patients (pts) with metastatic renal cell carcinoma (mRCC). Some non-VHL common genomic alterations may be associated with outcomes. We therefore assessed the prognostic value of most commonly mutated genes in mRCC beside VHL overall, and within IMDC risk groups. Methods: We identified patients treated at Dana-Farber Cancer Institute (n = 65) or part of TCGA (n = 33) who had genomic data available and were treated with first line vascular endothelial growth factor tyrosine kinase inhibitors. Information on genomic alterations (GA) focused on PBRM1, BAP1, SETD2, KDM5C and TP53 was extracted. Cox regression was performed to assess the association of each GA with overall survival (OS), adjusting for IMDC risk groups and age. Results: Overall, 98 pts were identified. 96/98 pts had clear-cell histology. Pts distribution by IMDC risk groups was: 7% good, 58% intermediate, 27% poor and 8% unknown. Mutation rates were 27% PBRM1, 17% BAP1, 29% SETD2, 9% KDM5C and 8% TP53. In multivariable models, there was an association between GA and worse OS for BAP1 and BAP1 or TP53 combined (Table). When stratified by IMDC risk groups, GA in BAP1 or TP53 was associated with shorter median OS in poor risk pts [12.1 mo (95%CI 8.3- 24.0) v. 27.6 mo (95%CI 18.9- 53.4), aHR 4.64 (95%CI 1.32-16.4), p = 0.017] and a trend toward worse median OS in intermediate risk pts [20.5 mo (95%CI 7.4-54.6) v. 36.3 mo (95%CI 21.1, NR), aHR 2.11 (95%CI 0.94-4.74)] compared to pts without GA in BAP1 or TP53. Too few death events were observed in good risk pts to assess the prognostic value of GA in BAP1 or TP53. Conclusions: GA in BAP1 or TP53 are prognostic in mRCC and further discriminate pts with distinct outcomes within IMDC risk groups. Validation in larger dataset is ongoing. [Table: see text]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,411
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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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