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Enregistrement W2921914635 · doi:10.1200/jco.2019.37.7_suppl.17

Genomic validation of three-tiered sub-classification of high-risk prostate cancer.

2019· article· en· W2921914635 sur OpenAlexaff
Vinayak Muralidhar, Jingbin Zhang, Daniel E. Spratt, Felix Y. Feng, Elai Davicioni, Kasra Yousefi, Natalie Wang, Voleak Choeurng, Paul L. Nguyen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineProstateCancerOncologyProstate-specific antigenInternal medicineDECIPHERRisk assessmentBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

17 Background: Recent data and National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines suggest that high-risk prostate cancer (cT3-4, Gleason score ≥ 8, or prostate-specific antigen [PSA] > 20 ng/mL) is a heterogenous group in terms of long-term patient outcomes. We sought to determine whether sub-classification of high-risk prostate cancer based on clinical factors correlates with genomic markers of risk. Methods: We identified 3,220 patients with NCCN unfavorable intermediate-risk (n=2,000) or high-risk (n=1,220) prostate cancer. We defined the following sub-classification of high-risk prostate cancer based on previously published data: favorable high-risk (cT1c, Gleason 6, and PSA > 20 ng/mL or cT1c, Gleason 4+4=8, PSA < 10 ng/mL); very high-risk (cT3b-T4 or primary Gleason pattern 5); and standard high-risk (all others with cT3a, Gleason score ≥ 8, or PSA > 20 ng/mL). We used a set of 37 previously published genomic classifiers, including the 22-gene Decipher assay, to determine whether high-risk genomic features correlated with the clinical sub-classification of high-risk prostate cancer. Results: Among those with favorable high-risk, standard high-risk, and very high-risk prostate cancer, 50.4%, 64.2%, 81.6% had a high-risk Decipher score, respectively (p < 0.001). Among 36 other genomic signatures, 33 had a similar increasing trend across the three sub-classes of high-risk (p < 0.05 after correction for multiple hypothesis testing). Patients in the three sub-classes of high-risk disease were positive for a median number of 5, 7, and 14 high-risk signatures. Under a novel clinical-genomic risk group classification (Spratt et al., 2017), 27.5%, 19.7%, and 7.0% of patients with favorable, standard, or very high-risk disease would be re-classified as intermediate-risk, respectively. In comparison, among those with unfavorable intermediate-risk prostate cancer, 38.2% had a high-risk Decipher score and would be re-classified as clinical-genomic high-risk. Conclusions: Genomic markers of risk correlate with the clinical sub-classification of high-risk prostate cancer into favorable high-risk, standard high-risk, and very high-risk disease, validating the prognostic utility of this stratification.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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