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Enregistrement W3168166940 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.524

The prognostic performance of PREDICT+ in patients (pts) with HER2-positive (HER2+) early-stage breast cancer (EBC).

2021· article· en· W3168166940 sur OpenAlexaff
Elisa Agostinetto, Lieveke Ameye, Samuel Martel, Philippe Aftimos, Noam Pondé, Christian Maurer, Sarra El-Abed, Yingbo Wang, Maria Lourdes Vicente, Saranya Chumsri, Judith M. Bliss, Judith R. Kroep, Marco Colleoni, Fausto Petrelli, Lucia Del Mastro, Alvaro Moreno‐Aspitia, Martine Piccart, Marianne Paesmans, Evandro de Azambuja, Matteo Lambertini

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesHôpital Charles-Le MoyneUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLapatinibInternal medicineTrastuzumabBreast cancerStage (stratigraphy)OncologyReceiver operating characteristicConfidence intervalCancerAdjuvant therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

524 Background: PREDICT+ is a widely used, free, online tool based on traditional clinico-pathological features, including HER2, developed to predict individual mortality of EBC pts and to aid clinical decision making for adjuvant therapy. However, its prognostic role in HER2+ EBC pts treated with chemotherapy (CT) and anti-HER2 therapies remains unclear. We aimed to investigate the prognostic performance of PREDICT+ in HER2+ EBC pts enrolled in the ALTTO trial. Methods: ALTTO is a phase III study evaluating adjuvant lapatinib (L) +/- trastuzumab (T) vs. T alone in pts with HER2+ EBC. Pts enrolled in the ALTTO trial and receiving T-based therapy started concurrently with CT were eligible for this analysis. We calculated PREDICT+ estimates using variables extracted from ALTTO database, blinded to pts outcomes. The prognostic performance of PREDICT+ was evaluated by assessing its calibration and discriminatory accuracy. For calibration, median predicted 5-year (5-yr) overall survival (OS) was compared to observed 5-yr OS. For discriminatory accuracy, the area under the receiver-operator characteristic (AUC under the ROC) curve and corresponding 95% confidence intervals (CI) for predicted 5-yr OS were calculated. Subgroup analyses were performed according to type of anti-HER2 therapy, type of CT, age, hormone receptor (HR) status, nodal status and tumor size. Results: This analysis included 2,794 pts. After a median follow-up of 6.0 years (IQR, 5.8-6.7), 182 deaths were observed. Overall, PREDICT+ underestimated 5-yr OS by 6.7% (95% CI, 5.8-7.6): observed 5-year OS was 94.7% vs. predicted 88.0%. The underestimation was consistent across all subgroups (Table). For discriminatory accuracy, AUC under the ROC curve was 73.7% (95%CI 69.7-77.8) in the overall population, ranging between 61.7% and 77.7% across the analysed subgroups. Conclusions: In HER2+ EBC pts enrolled in the ALTTO trial, the PREDICT+ score highly underestimated OS. The low performance of this prognostic tool was consistent across all pts subgroups. PREDICT+ should be used with caution to give prognostic estimation in HER2+ EBC pts treated in the modern era with effective chemotherapy and anti-HER2 targeted therapies.[Table: see text]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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