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Enregistrement W3031458532 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.5501

Impact of PSMA-targeted imaging with 18F-DCFPyL-PET/CT on clinical management of patients (pts) with biochemically recurrent (BCR) prostate cancer (PCa): Results from a phase III, prospective, multicenter study (CONDOR).

2020· article· en· W3031458532 sur OpenAlexaff
Michael J. Morris, Peter R. Carroll, Lawrence Saperstein, Frédéric Pouliot, David Josephson, Jeffrey Y.C. Wong, Austin R. Pantel, Steve Y. Cho, Kenneth L. Gage, Morand Piert, Andrei Iagaru, Janet H. Pollard, Vivien Wong, Jessica Donato Jensen, Nancy Stambler, Michael A. Gorin, Barry A. Siegel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical endpointNuclear medicineProstate cancerOccultBone scintigraphyClinical trialRadiologyCancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5501 Background: Current imaging modalities are inadequate for localizing and characterizing occult disease in men with BCR PCa, particularly in pts with low PSAs (<2 ng/mL). There is a need for improved diagnostic imaging to better inform treatment planning. 18F-DCFPyL (PyL) is a novel PET imaging agent that binds selectively with high affinity to PSMA, which is overexpressed in PCa cells. Methods: Men ≥18 years- with rising PSA after definitive therapy and negative or equivocal standard of care imaging (e.g., CT/MRI, bone scintigraphy) were enrolled. A single 9 mCi (333 MBq) ± 20% dose of PyL was injected, followed by PET/CT 1-2 hours later. Primary endpoint was correct localization rate (CLR), defined as percentage of pts with a 1:1 correspondence between at least one lesion identified by PyL-PET/CT and the composite standard of truth: pathology, correlative imaging, or PSA response. The trial was successful if the lower bound of the 95% confidence interval (LLCI) for CLR exceeded 20% for two of three independent, blinded central PyL-PET/CT reviewers. The secondary endpoint, impact of PyL-PET/CT on clinical management of pts was based on the treating physician’s documented clinical plans before and after PyL-PET/CT. Results: 208 men (median PSA 0.8 [0.2 - 98.4] ng/mL) underwent PyL PET/CT. The study achieved its primary endpoint: CLR of 84.8% to 87.0% among the three PyL-PET/CT readers; the LLCI for CLR by all three reviewers was >77%. Here we report the clinical impact. Based on local radiology assessment, PSMA-avid lesion(s) were identified in 69.3% (142/208) of pts. 63.9% (131/205) had a change in intended management after PyL-PET/CT, of which 78.6% (103/131) were attributable to positive PyL finding(s) and 21.4% (28/131) to negative PyL scans. Changes included: salvage local therapy to systemic therapy (n=58); observation before initiating therapy (n=49); noncurative systemic therapy to salvage local therapy (n=43); and planned treatment to observation (n=9). PyL was well tolerated with one drug-related SAE (hypersensitivity) and the most common AE being headache (n=4; 1.9%). Conclusions: PSMA-targeted PyL-PET/CT detected and localized occult disease in most men with BCR presenting with negative or equivocal conventional imaging. PyL-PET/CT led to changed management plans in the majority of pts, thus providing evidence that clinicians find PSMA PET imaging useful in men with recurrent or suspected metastatic PCa. Clinical trial information: NCT03739684 .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,403 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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