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Enregistrement W2972616208 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.11510

Validating the Cancer and Aging Research Group (CARG) toxicity prediction tool in older men receiving chemotherapy for metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) and extending it to androgen receptor targeted agents.

2019· article· en· W2972616208 sur OpenAlexaffabout
Shabbir M.H. Alibhai, Henriette Breunis, Richard Gregg, Aaron R. Hansen, Padraig Warde, Narhari Timilshina, George Tomlinson, Anthony M. Joshua, Neil Fleshner, Urban Emmenegger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnzalutamideProstate cancerCommon Terminology Criteria for Adverse EventsCabazitaxelAndrogen deprivation therapyInternal medicineDocetaxelChemotherapyCancerAdverse effectOncologyToxicityGynecologyAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11510 Background: Multiple treatment options are available for mCRPC. Being able to predict toxicity risk for different treatments in older adults can aid treatment decision-making and supportive care. The CARG tool is a promising toxicity risk prediction tool for chemotherapy, but has not been specifically validated in the mCRPC setting for either chemotherapy or androgen receptor targeted agents. We prospectively evaluated the ability of the CARG tool to predict risk of clinically relevant grade 2 and grade 3+ toxicity of treatment with chemotherapy (CHEMO) and abiraterone or enzalutamide (A/E) in older adults with mCRPC. Methods: Men age 65+ were enrolled in this prospective observational study at 3 academic centres, Princess Margaret Cancer Centre, Sunnybrook Health Sciences Centre, and Kingston Health Sciences Centre in Ontario, Canada. All grade 2 and grade 3+ toxicities were documented during cycle 1 of CHEMO or in the first 3 months of A/E via structured interviews and chart review. Lab abnormalities were documented only if resulting in emergency room visits, requiring treatment, or affecting subsequent oncologic treatment. Toxicity was rated using the Common Terminology Criteria for Adverse Events version 4. Logistic regression was performed to identify predictors of toxicity. Results: 64 men starting CHEMO (primarily docetaxel 60-75 mg/m^2, mean age 73y) and 59 men starting A/E (mean age 76y) were included. Clinically important grade 2 toxicities occurred in 86% and 70% of CHEMO and A/E patients, respectively. Grade 3+ toxicities occurred in 48% and 25% of CHEMO and A/E patients, respectively. The CARG tool was predictive of grade 3+ toxicities with CHEMO, which occurred in 22%, 53%, and 71% of low, moderate, and high risk groups (p = 0.017). However, the CARG tool was not predictive of grade 2 toxicities with CHEMO, or grade 2 or 3+ toxicities with A/E (Table). Conclusions: We provide external validation of the CARG tool in predicting grade 3+ toxicity in older men with mCRPC undergoing CHEMO. Grade 2 toxicities are very common with both CHEMO and A/E, and grade 3+ toxicity occurs in 1 in 4 older men on A/E. Additional efforts to identify men at higher risk of toxicity from various mCRPC treatments are warranted. [Table: see text]

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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