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Enregistrement W2995242987 · doi:10.1200/jco.19.02768

Molecular Biomarkers in Localized Prostate Cancer: ASCO Guideline

2019· review· en· W2995242987 sur OpenAlexaff
Scott E. Eggener, R. Bryan Rumble, Andrew J. Armstrong, Todd M. Morgan, Tony Crispino, Philip Cornford, Theodorus van der Kwast, David J. Grignon, Neeraj Agarwal, Eric A. Klein, Robert B. Den, Himisha Beltran

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerGuidelineBiomarker discoveryBiomarkerManagement of prostate cancerProstatectomyOncologyMedical physicsCancerInternal medicinePathologyProteomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This guideline provides recommendations for available tissue-based prostate cancer biomarkers geared toward patient selection for active surveillance, identification of clinically significant disease, choice of postprostatectomy adjuvant versus salvage radiotherapy, and to address emerging questions such as the relative value of tissue biomarkers compared with magnetic resonance imaging. METHODS: An ASCO multidisciplinary Expert Panel, with representatives from the European Association of Urology, American Urological Association, and the College of American Pathologists, conducted a systematic literature review of localized prostate cancer biomarker studies between January 2013 and January 2019. Numerous tissue-based molecular biomarkers were evaluated for their prognostic capabilities and potential for improving management decisions. Here, the Panel makes recommendations regarding the clinical use and indications of these biomarkers. RESULTS: Dx Prostate, Prolaris, Decipher, Decipher PORTOS, and ProMark. With various degrees of value and validation, multiple biomarkers have been shown to refine risk stratification and can be considered for select men to improve management decisions. There is a paucity of prospective studies assessing short- and long-term outcomes of patients when these markers are integrated into clinical decision making. RECOMMENDATIONS: Tissue-based molecular biomarkers (evaluating the sample with the highest volume of the highest Gleason pattern) may improve risk stratification when added to standard clinical parameters, but the Expert Panel endorses their use only in situations in which the assay results, when considered as a whole with routine clinical factors, are likely to affect a clinical decision. These assays are not recommended for routine use as they have not been prospectively tested or shown to improve long-term outcomes-for example, quality of life, need for treatment, or survival. Additional information is available at www.asco.org/genitourinary-cancer-guidelines.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations221
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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