Phase I prognostic online (PIPO): A web tool to improve patient selection for oncology early phase clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patient selection in phase 1 clinical trials (Ph1t) continues to be a challenge. The aim of this study was to develop a user-friendly prognostic calculator for predicting overall survival (OS) outcomes in patients to be included in Ph1t with immune checkpoint inhibitors (ICIs) or targeted agents (TAs) based on clinical parameters assessed at baseline. METHODS: Using a training cohort with consecutive patients from the VHIO phase 1 unit, we constructed a prognostic model to predict median OS (mOS) as a primary endpoint and 3-month (3m) OS rate as a secondary endpoint. The model was validated in an internal cohort after temporal data splitting and represented as a web application. RESULTS: We recruited 799 patients (training and validation sets, 558 and 241, respectively). Median follow-up was 21.2 months (m), mOS was 10.2 m (95% CI, 9.3-12.7) for ICIs cohort and 7.7 m (95% CI, 6.6-8.6) for TAs cohort. In the multivariable analysis, six prognostic variables were independently associated with OS - ECOG, number of metastatic sites, presence of liver metastases, derived neutrophils/(leukocytes minus neutrophils) ratio [dNLR], albumin and lactate dehydrogenase (LDH) levels. The phase 1 prognostic online (PIPO) calculator showed adequate discrimination and calibration performance for OS, with C-statistics of 0.71 (95% CI 0.64-0.78) in the validation set. The overall accuracy of the model for 3m OS prediction was 87.2% (95% CI 85%-90%). CONCLUSIONS: PIPO is a user-friendly objective and interactive tool to calculate specific survival probabilities for each patient before enrolment in a Ph1t. The tool is available at https://pipo.vhio.net/.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».