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Enregistrement W3006769654 · doi:10.1200/jco.2020.38.6_suppl.88

Development of a predictive model of PSA response to a switch from prednisone to dexamethasone in metastatic castrate-resistant prostate cancer patients biochemically progressing on abiraterone.

2020· article· en· W3006769654 sur OpenAlexaffabout
Reeta Barua, Cameron Phillips, Vanessa Sarah Arciero, Liying Zhang, Amanda Putri Rahmadian, Seanthel Delos Santos, Shruti Parshad, Urban Emmenegger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnzalutamidePrednisoneProstate cancerDocetaxelUnivariate analysisInternal medicineAbiraterone acetateLogistic regressionDexamethasoneOncologyCancerPerformance statusMultivariate analysisAndrogen deprivation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

88 Background: Abiraterone acetate (AA) is typically administered with prednisone (P) to prevent symptoms of mineralocorticoid excess in patients with metastatic castrate resistant prostate cancer (mCRPC). After biochemical progression on AA + P, there is a sizeable subset of patients who have a renewed PSA response when switched from P to dexamethasone (D). The purpose of this study was to delineate clinical and pathologic factors that are predictive of a PSA response to such a steroid switch. Methods: We performed a retrospective analysis of 87 patients switched from AA+P to AA+D at Sunnybrook Odette Cancer Centre (Toronto, ON, Canada) between December 2012 and September 2018. Information on demographics, disease characteristics, previous treatments and performance status was collected. Response to the P to D switch maneuver was defined as a decrease in PSA by ≥30% within 12 weeks of the intervention (PSA30). Univariate logistic regression analyses were used to create a prediction model for each covariate tested, and R2 was applied for the measure of fit.Using multivariable logistic regression analysis and a backward stepwise selection procedure, we sought to identify patient and/or disease characteristics associated with a PSA30. Results: 38/87 patients (44%) experienced a PSA30. Univariate analysis showed that a favourable ECOG performance status, no prior docetaxel and no prior enzalutamide use were associated with a PSA30. On multivariable logistic regression analysis both favourable ECOG performance status and no prior enzalutamide use remained associated with a PSA30 (Table). Conclusions: A considerable proportionof patients with mCRPC who biochemically progress on AA+P have a renewed PSA response when changed to AA+D.Patients with a favourable ECOG performance status and no prior enzalutamide use are more likely to respond to such a steroid switch. Further prospective studies are needed to validate our findings.[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)0,008
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,280 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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