Impact of genomic risk scores on treatment decisions following radical prostatectomy in a prospective Medicare registry.
Notice bibliographique
Résumé
72 Background: Prostate cancer patients and providers confront uncertainty as they consider adjuvant or salvage radiation therapy (ART, SRT) after radical prostatectomy (RP). We prospectively evaluated the impact of the Decipher RP test, which predicts metastasis risk after RP, on decision-making for postoperative radiation therapy. Methods: Between October 2016 and May 2017, 1,319 patients treated with RP and considering ART or SRT were enrolled into a Medicare Certification and Training Registry (CTR). Providers submitted a management recommendation based on initial clinical and pathology findings prior to obtaining the Decipher RP test and again upon receiving test results. Only Medicare patients that met the Local Coverage Determination inclusion criteria (i.e., non-organ confined prostate cancer or positive margins or rising PSA) and whose provider was certified in the CTR registry were included in the analysis. Results: Based on clinical variables alone, treatment was recommended for 26% of adjuvant and 19% of salvage patients. Obtaining a Decipher score, changed treatment recommendations in 34% (95% CI 30-39%) and 28% (95% CI 19-38%) of men considering adjuvant or salvage therapy respectively. Among men considering ART, 9% of Decipher low risk patients and 45% of Decipher high-risk patients were recommended treatment. Multivariable logistic regression demonstrated that – independent of pathology risk factors, a high-risk Decipher score was associated with an odds ratio of 7.3 (95% CI 3.9-14.2 p < 0.001) in the adjuvant and 5.5 (95% CI, 1.3-27.8, p = 0.026) in the salvage setting. Conclusions: A prospective CTR demonstrated that use of Decipher resulted in significant changes in treatment decisions for Medicare beneficiaries with PCa considering adjuvant and salvage therapies. Ongoing prospective studies aim at determining how increased use of therapy in men with high Decipher risk impacts oncologic outcomes and whether decreased use in Decipher low risk individuals improves health related quality of life without harming patient survival.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».