Developing a prediction model for benefit from fulvestrant in heavily pretreated metastatic breast cancer (MBC) patients
Notice bibliographique
Résumé
1041 Background: Fulvestrant use in heavily pretreated patients with MBC is associated with highly variable responses. This study aimed to characterize the benefit of fulvestrant therapy and develop a prediction model for clinical benefit in this setting. Methods: A nationwide, retrospective chart review of patients enrolled in a Canadian compassionate use program was performed. This program mandated prior therapy with tamoxifen and both steroidal and non-steroidal aromatase inhibitors. Charts from the seven highest accruing centers were reviewed. Sample size was based on the derivation of a model to predict the probability of a patient remaining on fulvestrant and free from chemotherapy for at least 3 months. Results: 305 women received at least one dose of fulvestrant; 207 went on to receive chemotherapy (68%). Of these, 48 (23%) required chemotherapy at 3 months, 113 (55%) at 6 months, and 170 (82%) by 12 months. Median duration of fulvestrant treatment was 126 days (range 23–1920). Median overall survival from start of fulvestrant was 698 days (25 th percentile 316 days-75 th percentile 1,359 days). The preliminary prediction model showed that older age (OR 0.96, 95% CI 0.93–0.99) and having received no adjuvant hormonal therapy (OR 0.5, 95% CI 0.2–1.25) predicted a greater chance of remaining chemotherapy-free at 3 months. Presence of lung (OR 2.55, 95% CI 1.1–5.9) or brain metastases (OR12.8, 95% CI 4.1–55.4) predicted a lower chance of remaining chemotherapy-free at 3 months. Conclusions: Older age and having received no prior adjuvant hormonal therapy predicted a greater chance of remaining chemotherapy free at 3 months, while lung and brain metastases predicted a lower chance. These factors will be validated in an international data set, and may be considered when prescribing fulvestrant. A 6-month prediction model is currently under development. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».