Survival in Patients With Brain Metastases: Summary Report on the Updated Diagnosis-Specific Graded Prognostic Assessment and Definition of the Eligibility Quotient
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Conventional wisdom has rendered patients with brain metastases ineligible for clinical trials for fear that poor survival could mask the benefit of otherwise promising treatments. Our group previously published the diagnosis-specific Graded Prognostic Assessment (GPA). Updates with larger contemporary cohorts using molecular markers and newly identified prognostic factors have been published. The purposes of this work are to present all the updated indices in a single report to guide treatment choice, stratify research, and define an eligibility quotient to expand eligibility. METHODS: A multi-institutional database of 6,984 patients with newly diagnosed brain metastases underwent multivariable analyses of prognostic factors and treatments associated with survival for each primary site. Significant factors were used to define the updated GPA. GPAs of 4.0 and 0.0 correlate with the best and worst prognoses, respectively. RESULTS: < .01) between subgroups. Survival has improved, but varies widely by GPA for patients with non-small-cell lung, breast, melanoma, GI, and renal cancer with brain metastases from 7-47 months, 3-36 months, 5-34 months, 3-17 months, and 4-35 months, respectively. CONCLUSION: Median survival varies widely and our ability to estimate survival for patients with brain metastases has improved. The updated GPA (available free at brainmetgpa.com) provides an accurate tool with which to estimate survival, individualize treatment, and stratify clinical trials. Instead of excluding patients with brain metastases, enrollment should be encouraged and those trials should be stratified by the GPA to ensure those trials make appropriate comparisons. Furthermore, we recommend the expansion of eligibility to allow for the enrollment of patients with previously treated brain metastases who have a 50% or greater probability of an additional year of survival (eligibility quotient > 0.50).
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».