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Enregistrement W2921415341 · doi:10.1200/jco.2019.37.7_suppl.38

Do elderly men (>75) harbor more aggressive prostate cancer? Comparison of decipher and PAM50 TESTS among different age groups.

2019· article· en· W2921415341 sur OpenAlexaff
Hanan Goldberg, Jaime O. Herrera‐Cáceres, María Santiago‐Jiménez, Nicholas Fishbane, Elai Davicioni, Zachary Klaassen, Thenappan Chandrasekar, Christopher Wallis, Teck Sing Woon, Robert J. Hamilton, Girish S. Kulkarni, Alejandro Berlín, Neil Fleshner

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkGenome British ColumbiaPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDECIPHERMedicineInternal medicineCancerLogistic regressionProstate cancerOncologyProstatePopulationBasal (medicine)BioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

38 Background: Age is an important prognostic factor in oncology. Over 20% of men diagnosed with prostate cancer (PC) are ≥ 75 years old. In the growing elderly population, objective methods for predicting outcomes beyond chronologic age are necessary in order minimize the likelihood of withholding curative treatment when warranted. Herein, we describe and analyze age-related differences in clinico-genomic prognostic indices of aggressiveness in localized PC. Methods: Clinical and genomic data for 8,355 patients from the Decipher Genomic Resource Information Database was obtained. Conventional and genomic prognostic indices including Decipher GC scores, PAM50 molecular subtypes (e.g. luminal A/B or basal) NCCN risk groups and Gleason groups (GG) were stratified by age using multivariable logistic regression analyses (MLRA). Results: With increasing decile of age, we observed a higher proportion of high GG and higher Decipher scores. There was a statistically significant increase in the proportion of patients with high Decipher scores with increasing age among GG1 and GG2 (< 55-10.2%, 30.7%, 55-60-15.4%, 25.6%, 60-65-15.9%, 29.7%, 65-70-16.9%, 28.2%, 70-75-17.9%, 30%, and > 75-20.3%, 37.3%, respectively). Furthermore, the prevalence of the PAM50 luminal B subtype (associated with worse prognosis) increased with age among GG1 and GG2 (< 60-22.2%, 40%, 60-65-29.1%, 41.7%, 65-70-28.2%, 39.2%, 70-75-30%, 43.4%, 75-80-33.5%, 44.3%, > 80-34.2%, 52%, respectively). Among higher grade tumors (GG 3-5), no statistically significant differences between the different age groups were observed. MLRA demonstrated that in addition to higher T stage, PSA and GG, each age decile entailed a 20% increased risk for a high Decipher score (OR 1.2, 95% C.I 1.11-1.3, p < 0.001). Conclusions: Older men with lower grade tumors, as opposed to higher grade tumors, harbored worse disease based on genomic risk models. The accepted paradigm of elderly PC patients being treated conservatively based solely on chronologic age, needs to be changed. We provide evidence suggesting the utility of clinical-genomic characterization for better treatment individualization decisions. (GRID; NCT02609269).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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