Impact of a genomic classifier of metastatic risk on treatment recommendations post-radical prostatectomy: Report from the DECIDE study group.
Notice bibliographique
Résumé
e16044 Background: Only a minority of prostate cancer patients with adverse pathology and biochemical recurrence (BCR) post radical prostatectomy (RP) experience metastasis and die from prostate cancer. Improved risk prediction models using genomic information may enable clinicians to better weigh the risk of metastasis and the morbidity and costs of treatment in a clinically heterogeneous population. We present a clinical utility study that evaluates the influence on urologist treatment recommendations for patients at risk of metastasis using a genomic-based prediction model (Decipher). Methods: A prospective, pre-post design was used to assess urologist treatment recommendations following RP in both the adjuvant (without any evidence of PSA rise) and salvage (BCR) settings. Urologists were presented de-identified pathology reports and genomic classifier (GC) test results for 24 patients from a previously conducted GC validation study in high-risk post RP men. Participants were fellowship trained, high-volume urologic oncologists (n=21) from 18 US institutions. Treatment recommendations for secondary therapy were made based solely on clinical information (pre-GC) and then with genomic biomarker information (post-GC). This study was approved by an independent IRB. Results: Treatment recommendations changed from pre-GC to post- GC in 43% of adjuvant, and in 53% of salvage setting case evaluations. In the adjuvant setting, urologists changed their treatment recommendations from treatment (i.e. radiation and/or hormones) to close observation post-GC in 27% of cases. However, for cases with low GC risk (<3% risk of metastasis), 79% of these men were recommended for observation post-GC. Consistent trends were observed in the salvage setting including 24% patients with low GC risk recommended for observation even after BCR. Conclusions: These results indicate that urologists across a range of practice settings are likely to change many treatment decisions when presented with genomic biomarker information following RP. Implementation of the GC test into routine clinical practice may better direct treatment decision-making post-RP.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».