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Enregistrement W3133624997 · doi:10.1101/2021.02.28.21252611

Development of a Metastatic Uveal Melanoma Prognostic risk Score (MUMPS) for use in patients receiving immune checkpoint inhibitors

2021· preprint· en· W3133624997 sur OpenAlexaff
Deirdre Kelly, April A. N. Rose, Thiago Pimentel Muniz, David Hogg, Marcus O. Butler, Samuel D. Saibil, Ian King, Zaid Saeed Kamil, Danny Ghazarian, Kendra Ross, Marco Iafolla, Daniel Vilarim Araújo, John Waldron, Normand Laperrière, Hatem Krema, Anna Spreafico

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoJewish General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreMcGill UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAssociation Neurofibromatoses et Recklinghause
Mots-clésMedicineInternal medicineRetrospective cohort studyProportional hazards modelOncologyCohortMelanomaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Metastatic uveal melanoma (mUM) is a rare disease for which no systemic therapy has demonstrated overall survival (OS) benefit. There are no robust data on prognostic factors for OS in patients with mUM treated with immune checkpoint inhibitors (ICI). Retrospective and non-randomized prospective studies have reported response rates of 0-37% for anti-PD1/L1 +/-anti-CTLA4 ICI in mUM, indicating a potential benefit only in a subset of patients. This study evaluates the characteristics associated with ICI benefit in patients with mUM. Methods We performed a single-center retrospective cohort study of patients with mUM who received anti-PD1/L1 +/-anti-CTLA4 ICI between 2014–2019. Clinical and genomic characteristics were collected from chart review. Treatment response and clinical progression were determined by physician assessment. Multivariable Cox regression models and Kaplan-Meier log-rank tests were used to assess differences in clinical progression-free survival (cPFS) and OS between groups and to identify clinical variables associated with ICI outcomes. Results We identified 71 mUM patients who received 75 lines of ICI therapy. Of these, 54 received anti-PD1/L1 alone, and 21 received anti-PD1/L1 + anti-CTLA4. Patient characteristics were: 53% female, 48% were 65 or older, 72% received one or fewer lines of prior therapy. Within our cohort, 53% of patients had developed stage IV disease < 2 years after their initial diagnosis. Bone metastases were present in 12% of patients. For the entire cohort, the median cPFS was 2.7 months and median OS was 10.0 months. In multivariable analyses for both cPFS and OS, the following variables were associated with good prognosis: ≥ 2yrs from initial diagnosis to stage IV (n=25), LDH <1.5xULN (n=45), and absence of bone metastases (n=66). We developed a M etastatic U veal M elanoma P rognostic risk S core ( MUMPS ). Patients were divided into 3 MUMPS risk groups based on the number of the above-mentioned prognostic variables: Poor risk (0-1), Intermediate risk (2) and Good risk (3). Good risk patients experienced longer cPFS (6.0 months) and OS (34.5 months) than patients with intermediate (2.3 months cPFS, 9.4 months OS) and poor risk disease (1.8 months cPFS, 3.9 months OS); P<0.0001. Conclusion We developed a MUMPS risk score, based on retrospective data, that is comprised of 3 readily available clinical variables (time to stage IV diagnosis, presence of bone metastases, and LDH). This MUMPS risk score has potential prognostic value. Further validation in independent datasets is warranted to determine the role of this MUMPS risk score in selecting ICI treatment management for mUM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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