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Enregistrement W2947165750 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.4552

5-factor prognostic model for survival of patients with metastatic urothelial carcinoma receiving three different post-platinum PD-L1 inhibitors.

2019· article· en· W2947165750 sur OpenAlexaff
Guru Sonpavde, Juliane Manitz, Chen Gao, Daniel Hennessy, Doris Makari, Günter Niegisch, Jonathan E. Rosenberg, Dean F. Bajorin, Petros Grivas, Andrea B. Apolo, Robert Dreicer, Noah M. Hahn, Matt D. Galsky, Andrea Necchi, Sandy Srinivas, Thomas Powles, Ashok Gupta, Shaad E. Abdullah, Gregory R. Pond

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtezolizumabDurvalumabMedicineAvelumabMetastatic Urothelial CarcinomaOncologyInternal medicineProportional hazards modelHazard ratioUrothelial carcinomaCancerNivolumabImmunotherapyBladder cancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4552 Background: A prognostic model for overall survival (OS) of metastatic urothelial carcinoma (mUC) was previously reported in the setting of post-platinum atezolizumab (Pond GR, GU ASCO 2018). This model was limited by employing only atezolizumab treated patients (pts), small size of the validation dataset and unclear applicability to other PD-1/L1 inhibitors. Hence, we constructed a robust prognostic model utilizing the combined atezolizumab cohort as the discovery dataset and used 2 separate validation datasets comprised of post-platinum avelumab or durvalumab treated pts. Methods: The discovery dataset consisted of pt level data from 2 phase I/II trials (IMvigor210 and PCD4989g) evaluating atezolizumab (n = 405). Pts enrolled on 2 separate phase I/II trials, EMR 100070-001 that evaluated post-platinum avelumab (n = 242) and CD1108 that evaluated durvalumab (n = 189) comprised the validation datasets. Cox regression analyses evaluated the association of candidate prognostic factors with OS. Factors were dichotomized and laboratory values were normalized by logarithmic transformation. Stepwise selection was employed to propose an optimal model using the discovery dataset. Discrimination and calibration were assessed in the avelumab and durvalumab datasets following the validation procedure by Royston and Altman (2013). Results: The 5 factors included in the optimal prognostic model in the discovery dataset were ECOG-PS (1 vs. 0; HR 1.80; 95% CI [1.36-2.36]), presence/absence of liver metastasis (HR 1.55; 95% CI [1.20-2.00]), number of platelets (HR 2.22; 95% CI [1.54-3.18]), neutrophil-lymphocyte ratio (NLR; HR 1.94; 95% CI [1.57-2.40]) and lactate dehydrogenase (LDH; HR 1.60; 95% CI [1.28-1.99]). There was robust discrimination of survival between low, intermediate and high-risk groups based on 0-1, 2-3 and 4 factors. The concordance of survival was 0.692 in the discovery and 0.671 and 0.775 in the avelumab and durvalumab validation datasets, respectively. Acceptable or good calibration of expected 1-year survival rate was observed. Conclusions: A 5-factor prognostic model is prognostic for survival across 3 different PD-L1 inhibitors (atezolizumab, avelumab, durvalumab) in this large study totaling 836 pts overall in the setting of post-platinum therapy for mUC. This model may assist in prognostic stratification and interpreting nonrandomized trials of post-platinum PD1/L1 inhibitors.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,297 · 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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