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Enregistrement W2794270719 · doi:10.1200/jco.2018.36.4_suppl.145

Relationship between human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status and central nervous system metastases in gastroesophageal cancer.

2018· article· en· W2794270719 sur OpenAlexaff
Lucy Xiaolu, Charles Henry Lim, Peiran Sun, Di Jiang, Hao‐Wen Sim, Akina Natori, Bryan Chan, Daniel Yokom, Stephanie Moignard, Lisa W. Le, Eric Xueyu Chen, Geoffrey Liu, Carol J. Swallow, Gail Darling, Paul Kongkham, David Shultz, Sara Hafezi‐Bakhtiari, James Conner, Elena Elimova, Raymond Woo-Jun Jang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai HospitalToronto Western HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCancerOncologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

145 Background: Central nervous system (CNS) metastases (mets) in gastroesophageal (GE) cancers are rare. There have only been limited studies examining the role of HER2 status in CNS mets in GE cancers. Methods: A retrospective analysis was performed for patients (pts) treated for GE cancers at the Princess Margaret Cancer Centre from 2011-2016. Quantitative and qualitative data were collected for all pts with CNS mets. Kaplan-Meier method was used to calculate overall survival (OS) and CNS progression free survival (PFS) for CNS mets pts. Results: Of 34 GE cancer pts diagnosed with CNS mets, 11 were HER2+, 11 HER2- and 12 had unknown HER2 status. Median time from initial cancer diagnosis to CNS mets was 10.3 months (13.4 in HER2+, 5.8 in HER2-, 11.7 in HER2 unknown). Characteristics at CNS mets diagnosis included: median age 63; 85% male; 74% had extracranial systemic mets; performance status ECOG 0-1 (64%), 2 (12%), 3-4 (24%). Treatment for CNS mets is shown in Table 1. Median OS from diagnosis of CNS mets was 6.1 months (95%CI 3.2-16.4) for all pts, 17.1 (95%CI 9.9-NA) in HER2+, 1.8 (95%CI 0.6-NA) in HER2-, 6.0 (95%CI 1.9-NA) in HER2 unknown, p=0.01. Median OS from initial cancer diagnosis was 18.5 months (95%CI 13.6-33.7) for all pts, 28.9 (95%CI 21.32-NA) in HER2+, 10.8 (95%CI 6.37-NA) in HER2-, 18.6 (95%CI 10-NA) in HER2 unknown, p=0.015. The 1 year CNS PFS rate was 35% (95%CI 22.1 – 55.5%) for all pts, 53% (95%CI 29.9 – 94%) in HER2+, 18.2% (95%CI 5.3 – 63.7%) in HER2-, 33% (95%CI 15 – 74.2%) in HER2 unknown, p=0.053. Conclusions: HER2+ pts tended to develop CNS mets later than HER2-. HER2+ pts were more likely to receive CNS-directed interventions, with more HER2+ pts having surgery for CNS mets while more HER2- had supportive care. This analysis is the first to suggest that in pts with CNS mets, HER2+ pts had longer survival than HER2-, both from initial diagnosis and after developing CNS metastases.[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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,299 · 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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