Abstract 2035: Listen to the patients: Assessing the prognostic value of pre-treatment health-related quality of life in 1L DLBCL patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Identifying patients with high-risk of progression or death is important in developing novel treatment strategies in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). The International Prognostic Index (IPI) is a commonly used score to classify the prognostic risk of previously untreated (1L) DLBCL patients. Although perceived as important in understanding the health status of patients, patient-reported health-related quality-of-life (HRQoL) measures have not been studied extensively as prognostic factors in DLBCL. In this study, we explored the prognostic value of pretreatment HRQoL in progression free survival (PFS) and overall survival (OS) in 1L DLBCL patients, using data from the phase III GOYA study (NCT01287741, Obinutuzumab-CHOP vs Rituximab-CHOP). Method: Four preselected pretreatment HRQoL subscale scores (lymphoma specific [LYMS], physical functioning [PF2], role functioning [RF2], and fatigue [FA]) were derived from two HRQoL questionnaires (EORTC-QLQ C30 and FACT-Lym) in the GOYA study. Each subscale was dichotomized to indicate low or high HRQoL based on their respective median scores (table). Sensitivity analyses were similarly evaluated. The prognostic value of each HRQoL subscale was evaluated using Cox proportional hazard models, adjusted for the five components of IPI. Table. Summary of prognostic value for the four pre-treatment HRQoL subscales Summary 3-year OS estimate2 (95% CI) Cox proportional hazard model Subscale(n1) Questionnaire Median (min-max) Low HRQoL High HRQoL OS HR3 (95% CI) PFS HR3(95% CI) Lymphoma specific(n = 1246) FACT-LYM 47 (7-60) 0.78 (0.74, 0.81) 0.85 (0.82, 0.87) 0.7 (0.51, 0.95) 0.81(0.63, 1.03) Physical functioning(n = 1254) EORTC-QLQ C30 87(0-100) 0.77 (0.74, 0.80) 0.86 (0.83, 0.89) 0.6 (0.43, 0.85) 0.72(0.56, 0.93) Role functioning(n = 1256) EORTC-QLQ C30 83(0-100) 0.78 (0.75, 0.81) 0.84 (0.81, 0.88) 0.72(0.52, 0.99) 0.84(0.65, 1.07) Fatigue(n = 1256) EORTC-QLQ C30 33(0-100) 0.74(0.70, 0.78) 0.84 (0.82, 0.87) 0.68 (0.5, 0.92) 0.94(0.73, 1.2) 1Only patients with valid respective pretreatment HRQoL scores were included in each analysis 2OS estimated using the Kaplan-Meier method 3HR = hazard ratio representing high HRQoL vs. low HRQoL, adjusted for the five components of IPI: age(≤60 vs >60), ECOG PS(0-1 vs 2-3), lactate dehydrogenase level (LDH)(≤1 normal vs >1 normal), Ann Arbor stage (Stage I or II vs III or IV disease), and extranodal sites(≤1 vs >1 extranodal site) Results: All four HRQoL subscales contributed independent prognostic value to patient outcome (table). Results show that high HRQoL is associated with better survival outcome (higher 3-year OS estimate and lower risk [HR]) compared with low HRQoL. Among the four subscales, PF2 had the highest estimated contribution to prognosis (OS: HR = 0.59, 95% CI: [0.42, 0.84], PFS: HR = 0.71, 95% CI [0.55, 0.93]). Conclusion: Our findings demonstrate the potential of patient-reported HRQoL measures in providing prognostic value in addition to IPI, which may contribute to improved risk stratification and inform treatment decisions for DLBCL patients. Citation Format: Huang Huang, Asim Datye, Ming Fan, Andrea Knapp, Rama Balakrishnan, Sandhya Balasubramanian, Julia Chae, Emma Roth, Tina Nielsen, Joseph N. Paulson, Peter Trask. Listen to the patients: Assessing the prognostic value of pre-treatment health-related quality of life in 1L DLBCL patients [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 2035.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».