Predictors of differential response to induction chemotherapy in high-risk neuroblastoma: A report from the Children's Oncology Group (COG).
Notice bibliographique
Résumé
10532 Background: Induction chemotherapy plays an important role in the management of patients with high-risk neuroblastoma. Predictors of response to Induction therapy itself are largely lacking. We sought to describe clinical and biological features associated with differential response to Induction. Methods: Patients from the following COG high-risk trials with at least one disease evaluation during Induction were included: A3973; ANBL02P1; ANBL0532; and ANBL12P1. Response at end-Induction was evaluated by the 1993 International Neuroblastoma Response Criteria. The primary endpoint was partial response (PR) or better. A series of univariate analyses (Fisher's exact or chi-squared tests) were performed to compare response as a function of clinical or biologic predictor variables. For each predictor variable, the Holm-Bonferroni method was used to correct for multiple testing, using an overall α=0.05. A multivariate logistic regression model using significant predictors from univariate analyses was constructed to model PR or better. Results: The analytic cohort included 1,242 patients (79.8% with PR or better; 20.8% with CR; 9.1% with PD). Baseline factors significantly associated with a PR or better included age <18 months (87.4% with PR or better vs. 78.7% if older; p=0.0103), age <5 years (82.0% vs. 70.6% if older; p<0.0001), INSS
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».