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Enregistrement W2914878635 · doi:10.1200/jco.2019.37.4_suppl.400

Treatment sequencing in MPC, insights from a 3˚ care center.

2019· article· en· W2914878635 sur OpenAlexaffabout
Ivan Barrera, Jill J. Ranger, Nooshin Roofigari, Richard Dalfen, Gerald Batist, Petr Kavan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGemcitabineIrinotecanFOLFIRINOXInternal medicineCapecitabineRetrospective cohort studyProgression-free survivalPancreatic cancerGastroenterologyAdverse effectOverall survivalCancerSurgeryColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

400 Background: Since 2011, options for treatment of metastatic pancreatic cancer (mPC) have improved with the use of nab-paclitaxel plus gemcitabine (n-PGEM) or FOLFIRINOX (FFX) as first line treatments (1LTx). In 2016, Nanoliposomal irinotecan plus 5FU (nal-IRI-5FU) demonstrated efficacy in 2LTx. Yet, optimal sequential Tx has not been established. Methods: We evaluated oncologist-selected Tx algorithms and resultant progression free & overall survival (PFS, OS) for pts with mPC from 2010 and 2018 at the Jewish General Hospital, Montreal, QC. This retrospective study included 203 pts with mPC (33 to 89 years, 54% male). Results: 1LTx included 66 pts on FFX, 60 pts on n-PGEM, and 66 pts on single-agent GEM. The remaining pts received Capecitabine (CAP) or another Tx (N = 11). Mean PFS in FFX, n-PGEM, and GEM groups was 5.07, 5.52, and 4.10 months, respectively (progression was 1˚ or 2˚ disease progression or a change of Tx due to adverse events or intolerance). Only the FFX and GEM groups were significant when compared (p = 0.049). Only 43.8% of pts (N = 89/203) advanced to 2LTx most receiving GEM (N = 27), n-PGEM (N = 21), or FFX (N = 11), PFS 3.87, 7.04, and 2.30 months, respectively. FFX and n-PGEM groups were significant when compared (p=0.011). CAP and nal-IRI-5FU were 2LTx options for 25.8% (N=23/89) and 7.9% (N = 7/89) of pts, respectively. For 30 pts in 3LTx, Txs included: nal-IRI-5FU (N = 8), clinical trials (CT) (N = 7), GEM (N = 5), FFX (N = 4), n-PGEM (N = 2), CAP (N = 2) and Irinotecan (IRI) (N = 2). Only 7 pts received 4LTx: GEM (N = 3), CAP (N = 2), CT (N = 1), and IRI (N = 1). Median OS from start of 1LTx for pts in FFX (N = 60), n-PGEM (N = 41), and GEM (N = 60) groups was 11.42, 9.50, and 6.23 months, respectively. (Excluding pts on ongoing tx and other censored data points). GEM tx was a significant prognostic factor for shorter OS, GEM verus FFX, HR 1.673 (1.165 to 2.402, p = 0.0053), GEM versus n-PGEM, HR 1.511 (1.012 to 2.258, p = 0.0437). No difference in survival was seen between FFX and n-PGEM groups, HR 0.903 (95% CI 0.605-1.349, p = 0.6196). Conclusions: Though FFX and n-PGEM are considered mainstays of 1LTx, GEM was chosen by physicians in ~1/3 of cases despite reduced PFS. Pts on FFX or n-PGEM had better OS compared to GEM alone, as expected. Further investigation into Tx sequencing in this and larger cohorts, is needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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