Prognosticators of first line treatment for metastatic uveal melanoma (MUM).
Notice bibliographique
Résumé
9570 Background: Prognosis of MUM is poor yet there is significant inter-patient variability. Delineation of novel prognostic factors in MUM patients may enable stratified treatment algorithms. Methods: We performed a retrospective review of patients who presented with MUM from September 2004 to January 2016 at the Princess Margaret Cancer Centre, Toronto. Information on age, gender, liver involvement, size of largest liver mets, extrahepatic disease, ECOG, and laboratory values (hemoglobin, neutrophil/lymphocyte ratio (NLR), LDH, and ALP) were obtained at diagnosis of MUM. Associations with overall survival (OS), systemic 1stline treatment outcome (clinical benefit (stable disease, partial and complete responses) vs. progressive disease) and time to relapse were explored by univariable and multivariable analysis. Results: We analyzed 132 patients, 41% male with a median age of 58 years (12 - 90 years). 92% presented with liver mets. 79 patients underwent 1st line treatment with the most common being carboplatin and paclitaxel (19%), surgery (16%) or dacarbazine (13%). Age by univariable analysis significantly affected treatment outcome (OR 0.95 p = 0.01) with a trend to inferior outcome with presence of liver mets (OR = 0.13 p = 0.06). Multivariable analysis showed absence of liver mets (p = 0.03) or bone mets (p = 0.04) to predict superior treatment outcome whilst increasing age (p = 0.009) predicted inferior response. Time to relapse after 1st line therapy was affected by liver mets (HR = 2.89 p = 0.02). LDH (HR = 1.00 p < 0.001), ALP (HR = 1.004 p < 0.001), age (HR = 1.02, p = 0.006), NLR (HR = 1.08, p = 0.0135), ECOG (HR 2.21, p = 0.0083), and liver mets (HR = 2.7 p = 0.0102) were significant for OS. Multivariable analysis showed LDH (p = 0.02) was the only significant predictor for time to relapse while LDH (p = 0.0004), age (p = 0.0007), and ECOG (p = 0.0002) were significant prognosticators for OS. Conclusions: Potential predictive factors for treatment response, time to relapse, and OS were highlighted. Further validation is required to assess utility in stratifying 1st line treatment algorithms for MUM patients.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».