Optimal frequency of scans for patients on cancer therapies: A population kinetics assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal frequency of follow-up scans for patients receiving systemic therapies is poorly defined. Progression-free survival (PFS) generally follows first-order kinetics. We used exponential decay nonlinear regression analysis to calculate half-lives for 887 published PFS curves. METHOD: is the PFS half-life in weeks. RESULTS: Proportion of residual patients predicted to remain progression-free at each subsequent scan varied with scan intervals and regimen PFS half-life. For example, with a 4-month half-life (17.3 weeks) and scans every 6 weeks, 21% of patients would progress by the first scan, 21% of the remaining patients would progress by the second scan at 12 weeks, etc With 2, 6- and 12-month half-lives (for example), the proportion of remaining patients progressing at each subsequent scan if repeated every 3 weeks would be 21%, 8% and 4%, respectively, while with scans every 12 weeks it would be 62%, 27% and 15%, respectively. Furthermore, optimal scan frequency can be calculated for populations comprised of distinct rapidly and slowly progressing subpopulations, as well as with convex curves arising from treatment breaks, where optimal scan frequency may differ during therapy administration vs during more rapid progression after therapy interruption. CONCLUSIONS: A population kinetics approach permits a regimen- and tumor-specific determination of optimal scan frequency for patients on systemic therapies.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».