MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3031496221 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e19094

Application of neo-bioscore to a real-world cohort: Potential implications for patient selection, for escalation, and de-escalation of therapy.

2020· article· en· W3031496221 sur OpenAlexaff
Christine Simmons, Kaylie Willems, Stephen Chia, Megan E. Tesch, Kaitlyn Kespe, Nathalie LeVasseur

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCapecitabineCohortNeoadjuvant therapyOncologyAdjuvant therapyBreast cancerInternal medicineDiseaseDe-escalationSurgeryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19094 Background: Recent studies have demonstrated that escalation of therapy for patients with residual disease after neoadjuvant therapy for breast cancer may result in better long-term outcomes. However, refining patient selection based on prognosis has not been widely adopted. The Neo-Bioscore is a validated independent prognostic tool that can be readily applied clinically. The utility of this tool to predict the expected magnitude of benefit from escalation of therapy for ER+, HER2+ and TNBC disease has not yet been explored. Methods: A retrospective review of prospectively collected data from May 2012-May 2019 of patients treated with neoadjuvant chemotherapy followed by surgery was undertaken. The Neo-Bioscore was calculated for each patient. Kaplan-Meier method was used to generate disease-specific survival (DSS) curves, and 5-year DSS rates were estimated. These estimates were compared to those predicted by the original validation cohort. The potential benefit of further adjuvant therapy was extrapolated from data available in the published literature. Results: A total of 471 patients were included in this study; all were women, and the median age was 56 (range 24-88). 324 had residual disease at the time of surgery (68%). Median follow up from diagnosis was 4.4 years. 5-year DSS for each Neo-Bioscore category is seen in the Table below. This correlated with the predicted DSS with a correlation coefficient of X. For patients with residual disease, utilization of adjuvant capecitabine for those with ER+ or TNBC and utilization of adjuvant TDM-1 for those with Her2+ disease would have minimal impact on DSS in those with Neo-Bioscore of 0-2, modest benefit for those with Neo-Bioscore of 3-4, and would be of high benefit for those with Neo-Bioscore of 5 or higher. Conclusions: Neo-Bioscore is a tool that can be readily applied to a real-world cohort without additional pathological information, with good correlation to the predicted outcomes in validation studies. The impact and utility of the Neo-Bioscore to stratify patients for selection of adjuvant therapy will need to be validated, but may help better inform treatment in resource constrained environments. [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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetBreast Cancer Treatment Studies→Travaux en français237 207→