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Enregistrement W3032053855 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.2547

Impact of lymphopenia on survival for elderly patients with glioblastoma: A secondary analysis of the CCTG CE.6 (EORTC 26062-22061, TROG03.01) randomized clinical trial.

2020· article· en· W3032053855 sur OpenAlexaff
Andrew Song, Keyue Ding, Normand Laperrière, James Perry, Warren Mason, Chad Winch, Christopher J. O’Callaghan, Johan Menten, Alba A. Brandes, Claire Phillips, Michael Fay, Ryo Nishikawa, David Osoba, Gregory Cairncross, Wilson Roa, Wolfgang Wick, Wenyin Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of CalgarySunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreQueen's UniversityHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTemozolomideInternal medicineProportional hazards modelRadiation therapyOncologyGlioblastomaRandomized controlled trialSurvival analysisChemotherapyClinical trialLogistic regressionGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2547 Background: Lymphopenia (LMP) may lead to worse outcomes for patients with glioblastoma (GBM). This study is a secondary analysis of the CCTG CE.6 trial evaluating the impact of chemotherapy and radiation on LMP, as well as the association of LMP with overall survival. Methods: CCTG clinical trial CE.6 randomized elderly GBM patients (≥ 65 yrs) to short course radiation alone (RT) or short course radiation with temozolomide (RT + TMZ). In this study LMP (mild-mod: grade 1-2; severe: grade 3-4) was defined per CTCAE v3.0 criteria, and measured at baseline, 1 wk and 4 wks post-RT. Pre-selected key factors for the analysis included age, sex, ECOG, extent of resection, MGMT methylation, MMSE, and steroid use. Multinomial logistic regression models were used to identify factors associated with LMP and multivariable Cox regression models were used to study effect of LMP on survival. Results: A total of 562 patients were included for analysis (281 RT vs 281 RT+TMZ). At baseline, both arms (RT vs RT+TMZ) had similar rates of mild-mod (21.4% vs 21.4%) and severe (3.2% vs 2.9%) LMP. The 1 wk post-RT LMP rates were also similar (p = 0.25). However, RT+TMZ pts were more likely to develop both mild-mod LMP (18.2% vs 27.9%) and severe LMP (1.8% vs 9.3%) [p < 0.001] at 4 wks post-RT. Developing mild-mod and severe LMP post-RT were both associated with baseline LMP (p < 0.001) and RT+TMZ (p < 0.001). Severe LMP at 4 wks post-RT was also associated with biopsy only (p < 0.02). After adjusting for confounding factors, 4 wks post-RT LMP was not significantly associated with PFS or OS regardless of severity. However, baseline LMP (HR 1.3) was significantly associated with worse OS (HR: 1.30, 95% C.I.: 1.05-1.62, p = 0.02), regardless of MGMT status. Other factors significantly associated with worse outcome included: males (HR 1.41), biopsy only (HR 1.59), and lower MMSE (HR 1.03). Conclusions: Short course RT alone does not lead to LMP after treatment. Development of LMP post-RT is associated with addition of TMZ and baseline LMP. However, only baseline LMP is associated with worse OS regardless of MGMT status. This may be considered as a prognostic biomarker for elderly GBM patients and warrants further validation. Clinical trial information: NCT00482677 .

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,366 · 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
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