Population-based screening for <i>BRAF</i> V600E in metastatic colorectal cancer (mCRC) to reveal true prognosis.
Notice bibliographique
Résumé
3579 Background: BRAFV600E ( BRAF) mutations (mts) portend poor prognosis in mCRC and patients (pts) may die before ascertainment. Since 2014, Vancouver Coastal Health (VCH) has performed reflex hereditary screening of CRCs with BRAF and mismatch repair (MMR) immunohistochemistry (IHC). We evaluated this BRAF mt population-based cohort ( BRAFPOP) to establish the true prognosis of BRAF mts in mCRC. Methods: We reviewed all mCRCs from VCH between 4/2014 and 5/2018 for BRAF by IHC (VE1 antibody). Overall survival (OS) from stage IV diagnosis was compared to mCRCs with next generation sequencing (NGS) determined BRAF mts ( BRAFNGS) from BC Cancer & MD Anderson. BRAFNGS OS did not differ by center (p = 0.77). Results: See table for BRAF cohort baseline characteristic comparison. BRAFPOP pts had worse OS than BRAFNGS pts (HR 2.5, 95% CI 1.6 – 3.9, P < 0.0001). Median OS for all BRAF mt pts was 17.9 mos. Both groups had worse OS than wild type pts (P < 0.0001). 52 (81%) of BRAFPOP pts were referred to oncology, 40 (63%) received chemotherapy, and 12 (19%) had NGS BRAF testing. BRAFPOP pts who had NGS testing with BRAF mts had OS comparable to other BRAFNGS pts (P = 0.89) and better OS than BRAFPOP pts that never had NGS testing (HR 0.37, 95% CI 0.18-0.76, P = 0.030). Pts with BRAF mts and MMR deficiency (dMMR) (n = 40) had worse OS than MMR proficiency (pMMR, n = 202) (1.6, 95% CI 1.0-2.5, P = 0.011). This was driven by BRAFPOP dMMR pts (HR 1.9, 95% CI 0.9-4.0, P = 0.036) as no difference was seen by MMR in BRAFNGS pts (HR 1.3, 95% CI 0.8-2.2, P = 0.30). Conclusions: Current estimates of prognosis for mCRC with BRAF mts likely underestimate its impact due to referral bias for NGS testing. BRAF mts with dMMR are associated with worse prognosis than pMMR. This appears driven by BRAFPOP pts. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».