Prospective analysis of 4,474 prostate biopsies to evaluate potential treatment management impact of combined clinical-genomic risk classification.
Notice bibliographique
Résumé
39 Background: Prior studies suggested integrated clinical-genomic risk grouping can more accurately prognosticate prostate cancer (PCa) outcome than NCCN clinical risk. We evaluated the potential for genomic testing to reclassify patients in a manner that could change management compared to NCCN risk groups. Methods: We evaluated 4,474 consecutive patients with PCa who received the Decipher Biopsy test between 01/2016-08/2017 and had information to determine NCCN risk. Genomic categorizations with the potential to change management were defined as NCCN very low/low to genomic intermediate or high (active surveillance to active treatment), NCCN favorable intermediate to genomic high (radiation therapy [RT] alone to RT plus androgen deprivation therapy [ADT]), NCCN unfavorable intermediate to genomic low (RT + ADT to RT alone), NCCN high risk to genomic low (RT + long term ADT to RT + short term ADT). Results: There were 927 NCCN low-risk, 2,427 intermediate, and 1,120 high-risk patients. Among NCCN low-risk, the incidence of genomic low, intermediate, and high risk was 58.7%, 25.0%, and 16.3% respectively, for NCCN intermediate it was 36.5%, 27.6%, and 35.8%, and for NCCN high risk it was 15.9%, 17.1%, and 67.1%. Management could have been changed in the 41.3% of NCCN low risk patients with intermediate or high genomic risk, 26.7% of favorable intermediate risk patients who had high genomic risk, 32.4% of unfavorable intermediate risk patients with low genomic risk, and 15.9% of high risk patients with low genomic risk. Conclusions: A slight majority (54%) of Decipher Biopsy users have NCCN intermediate-risk disease, likely reflecting a need for further prognostic information to refine recommendations in intermediate risk. Reclassification of NCCN groups by genomic risk was common and an integrated clinical-genomic risk system could have altered treatment recommendations in 41.3% of NCCN low, 26.7% of favorable intermediate, 32.4% of unfavorable intermediate risk, and 15.9% of high risk patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».