PS01.182: TOOLS FOR INDIVIDUALIZED SURVIVAL PREDICTION IN ESOPHAGEAL AND GASTROESOPHAGEAL JUNCTION CANCER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clinical, pathological and molecular information combined with cancer stage in prognostication algorithms can offer more personalized estimates of survival, which may guide treatment choices. Our aim was to evaluate the quality of prognostication tools in esophageal cancer. Methods We systematically searched MEDLINE & Embase from 2005- 2017 for studies reporting development or validation of models predicting long-term survival in esophageal cancer. We evaluated tools using the Critical Appraisal and Data Extraction for Systematic Reviews of Prediction Modelling Studies guidelines and the American Joint Committee on Cancer acceptance criteria for risk models. Results We identified 16 prognostication tools for patients treated with curative intent and one for patients with metastatic disease. These tools frequently excluded adenocarcinoma, contained outdated data and were developed with a limited sample size. Nine tools were developed in China for squamous cell cancer, and 11 used data on patients diagnosed prior to 2010. The majority of tools excluded key prognostic factors such as age and sex. Tumor stage and grade were the most commonly, but not universally, included factors. Twelve tools were designed to predict overall survival; five predicted cancer-specific survival. Bootstrap internal validation was performed for most tools; c-statistics ranged from 0.63–0.77 and graphically evaluated calibration was ‘good’. Five tools were externally validated; c-statistics ranged from 0.70–0.77. Conclusion Existing tools cannot be confidently used for esophageal cancer prognostication in current clinical practice. Better quality tools may help to more individually and accurately estimate disease course, select further treatments, and risk-stratify for future clinical trials. Disclosure All authors have declared no conflicts of interest.
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 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 | 0,040 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».