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Enregistrement W2914793375 · doi:10.1200/jco.2019.37.4_suppl.487

Immunoscore clinical utility to identify good prognostic colon cancer stage II patients with high-risk clinico-pathological features for whom adjuvant treatment may be avoided.

2019· article· en· W2914793375 sur OpenAlex
Jérôme Galon, Fabienne Hermitte, Bernhard Mlecnik, Florence Marliot, Carlo Bifulco, Alessandro Lugli, Irıs D. Nagtegaal, Arndt Hartmann, Marc Van den Eynde, Michael H. A. Roehrl, Pamela S. Ohashi, Eva Závadová, Toshihiko Torigoe, Prabhudas S. Patel, Yili Wang, Yutaka Kawakami, Francesco M. Marincola, Paolo A. Ascierto, Bernard A. Fox, Franck Pagès

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal and Anal Carcinomas
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineStage (stratigraphy)OncologyColorectal cancerPathologicalSingle CenterProportional hazards modelCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

487 Background: Immunoscore Colon is an IVD test predicting the risk of relapse in early-stage colon cancer (CC) patients, by measuring the host immune response at the tumor site. It is a risk-assessment tool providing independent and superior prognostic value than the usual tumor risk parameters and is intended to be used as an adjunct to the TNM classification. Risk assessment is particularly important to decide when to propose an adjuvant (adj.) treatment for stage (St) II CC patients. High-risk stage II patients defined as those with poor prognostic features including T4, lymph nodes < 12, poor differentiation, VELIPI, bowel obstruction/perforation can be considered for adj. chemotherapy (CT). However, additional risk factors are needed to guide treatment decisions. Methods: A subgroup analysis was performed on the St II untreated patients (n = 1130) from the Immunoscore international validation study (Pagès The Lancet 2018). The high-risk patients (with at least 1 clinico-pathological high-risk feature) were classified in 2 categories using pre-defined cutoffs: Low Immunoscore versus High Immunoscore and their five-year time to recurrence (5Y TTR) was compared to the TTR of the low-risk patients (without any clinico-pathological high-risk feature). Results: Among the patients with high-risk features (n = 630), 438 (69.5%) had a High Immunoscore with a corresponding 5Y TTR of 87.4 (95% CI 83.9-91.0), statistically similar (logrank pv not stratified p > 0.42, wald pv stratified by center p > 0.20) to the TTR 89.1 (95% CI 86.1-92.1) observed for the 500 low-risk patients (with no clinico-pathological feature). Furthermore, 5Y TTR for these patients were statistically similar to those of St II patients with high-risk features and a High Immunoscore (n = 438), who received adj. CT (n = 162) (5Y TTR of 83.4 (95% CI 77.6-89.9). Conclusions: These data show that despite the presence of high-risk features that usually trigger adj. treatment, when not treated with CT, a significant part of these patients (69.5%) have a recurrence risk similar to the low risk patients. Therefore, the Immunoscore test could be a good tool for adj. treatment decision in St II 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,361 · 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