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Enregistrement W2891080378 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e17076

Performance of preoperative plasma HE4 and CA-125 levels in predicting ovarian cancer mortality in women with epithelial ovarian cancer (EOC).

2017· article· en· W2891080378 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Bairati, Jean‐Pierre Grégoire, Marie Plante, Pierre Douville

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortInternal medicineReceiver operating characteristicOncologyBiomarkerOvarian cancerDebulkingCancerYouden's J statistic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17076 Background: Additional prognostic biomarkers are needed to better manage women with EOC, especially dichotomized indicators for decision making. The objective of this external validation study was to assess the performance of preoperative plasma HE4 and CA-125 levels in predicting mortality by EOC. Methods: Eligible EOC women were newly diagnosed cases treated by upfront debulking surgery in a gynecology oncology center (CHU de Québec, L’Hôtel-Dieu, Canada) in 1988-2006 (cohort 1, n=136) and in 2007-2013 (cohort 2, n=177). All FIGO stages were included. Preoperative plasma HE4 and CA-125 levels were measured by Elecsys® automated immunoassay (Roche Diagnostics). Dates and causes of death were obtained by record linkage with the Quebec mortality files. In cohort 1, time-dependent receiver operating characteristic (ROC) curves were performed and optimal thresholds for HE4 and CA-125 were generated using the Youden index J. In cohort 2, crude and standardized Cox proportional models were done to validate the usefulness of these biomarkers according to their optimal thresholds. Standardized models included standard prognostic factors. The Likelihood Ratio (LR) tests were done to compare the standardized models with and without each biomarker. Results: In cohorts 1 and 2, medians of follow-up were respectively 5.3 and 3.2 years. Five-year disease free survival rates were 53% in cohort 1 and 54% in cohort 2. In cohort 1, the AUC for HE4 and CA-125 were respectively 64.2 (95% CI: 54.7-73.6) and 63.1 (95%CI: 53.6-72.6). The optimal thresholds were 277 pmol/L for HE4 and 282 U/ml for CA-125. In cohort 2, higher levels of plasma HE4 (≥277 pmol/L) were significantly associated with death by EOC (adjusted hazard ratio (aHR): 1.80; 95% CI: 1.03-3.15; p-value for LR test: 0.03), while higher levels of CA-125 (≥282 U/ml) were not associated with death by EOC (aHR: 1.50; 95% CI: 0.88-2.55; p-value for LR-test: 0.12). In serous EOC, the associations with mortality were respectively 2.46 (95% CI: 1.26-4.80) for HE4 and 1.56 (0.87-2.80) for CA-125. Conclusions: Preoperative plasma HE4 is a promising prognostic biomarker in women with EOC and performs better than CA-125 to predict mortality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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