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Enregistrement W2806368367 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.3601

Survival prediction in patients treated by FOLFIRI and bevacizumab for metastatic colorectal cancer (PRODIGE 9) using contrast-enhanced CT texture analysis (SPECTRA).

2017· article· en· W2806368367 sur OpenAlexaff
Anthony Dohan, B. Gallix, Boris Guiu, Karine Le Malicot, Caroline Reinhold, Philippe Soyer, Jaafar Bennouna, François Ghiringhelli, Valérie Boige, Julien Taı̈eb, Olivier Bouché, Éric François, Jean–Marc Phelip, Christian Borel, Roger Faroux, Jean‐François Seitz, Stéphane Jacquot, Côme Lepage, Thomas Aparicio, Christine Hoeffel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBevacizumabFOLFIRIColorectal cancerInternal medicineMultivariate analysisOncologyNuclear medicineGastroenterologyRadiologyChemotherapyCancerIrinotecan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3601 Background: Quantitative assessment of tumor architecture changes may help to early identify non-responder patients and propose a tailored treatment strategy. Our objective was to build and validate a radiomics signature able to predict early the lack of response to chemotherapy including FOLFIFRI and bevacizumab using baseline and first evaluation CT and to compare it to the RECIST and morphological criteria. Methods: For 230 patients of PRODIGE 9 study and treated by FOLFIRI and bevacizumab, a computed analysis (CA) was performed on the dominant liver lesion (DLL) at baseline and 2 months post-chemotherapy. RECIST evaluation was performed at 2 and 6 months. The sum of the target liver lesions (STL), the density of the DLL, CA parameters and their changes rates were correlated with the 2-year survival status. A radiomics signature combining 3 parameters was built in one arm and validated in the second arm. Survival was estimated with the Kaplan-Meier method and compared with log-rank test. Results: The strongest predictive factors for 2-year survival status were decrease in STL(AUC = .69±.05[95%CI:.60-.77]), change rate in kurtosis(ssf = 0) (AUC = .66±.05[95%CI:.57-.74]), and the baseline density of the DLL (AUC = .68±.05[95%CI:.59-.77]). Using multivariate analysis, predictive factors of 2-year survival status were the decrease in STL > 15%(HR = 1.92, P= .002), the increase in kurtosis value(ssf = 0) > 93% (HR = 2.16, P= .001), and baseline DLL > 64.3UH (HR = 1.70, P= .02). Then, the SPECTRA-score was built by according 1 point for each of the 3 criteria. Patients with a SPECTRA-score > 1 had a lower overall survival in the training ( P= .001) and in the validation cohort ( P= .002). Non-response according to RECIST at 6 months had the same prognostic value as SPECTRA-score>1 at 2 months. Conclusions: A radiomics signature combining STL, density and CA on baseline and first evaluation CT is be able to predict which patient will have a poor outcome with same performances than standard evaluation with RECIST1.1 at 6 months in mCRC patients. Clinical trial information: NCT00952029.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,400 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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