ATRT-04. CORRELATION OF CLINICOPATHOLOGIC FEATURES AND CUMULATIVE INCIDENCE OF RELAPSE FOR PATIENTS WITH ATYPICAL TERATOID RHABDOID TUMOR ON ACNS0333: A REPORT FROM THE CHILDREN’S ONCOLOGY GROUP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Intensive multi-modal regimens have improved survival for patients with atypical teratoid rhabdoid tumor, however relapse rates remain high. A better understanding of clinical and pathologic features associated with tumor relapse is critical to risk-stratifying patients. Patients and Methods ACNS0333 treatment consisted of multi-agent chemotherapy, high-dose chemotherapy, and radiation therapy, lasting approximately 6 months. Variables including patient age, sex, tumor location, M-stage, degree of resection, order of therapy, germline status, and molecular subgroup were analyzed. Cumulative incidence (CI) of event free survival due to relapse was evaluated for each variable. Results Thirty-three of 65 evaluable patients had tumor relapse. For the entire cohort, the CI of relapse was 21.8% at 6 months, 40.6% at one year and 50.3% at 4 years. For patients with infratentorial tumors, CI of relapse was 26.3%, 34.2% and 37.2%, at 6 months, 1 and 4 years respectfully compared to 15.3%, 49.9%, and 69.7% for those with supratentorial tumors (p 0.051). Patients with SHH subtype had no relapses in the first 6 months and CI of relapse of 37.5% at 4 years, while those with TYR and MYC subgroups had CI of relapse of 33.3% and 26.7% at 6 months and 46.3% and 73.3% at 4 years respectfully (p 0.088). Patients with germline mutations had a cumulative incidence of relapse of 20% at 6 months and 60% at 12 months compared to 22.6% and 37.7% respectfully for those without. No obvious trends were noted based on other analyzed variables. Conclusions ACNS0333 was not powered to determine prognostic indicators of relapse, however, this data suggest interesting trends based on tumor location, subtype and germline status. Infratentorial location and SHH subtype maybe associated with lower risk of relapse. Larger data sets must be compiled to further investigate these variables, perform multivariate analyses and inform risk-stratification on future trials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».