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Enregistrement W4212819065 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.252

Real-world management of metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC): A national multicenter cohort study.

2022· article· en· W4212819065 sur OpenAlexaffabout
Luke T. Lavallée, Christopher Morash, Fred Saad, Steven Yip, Anil Kapoor, Michael Kolinsky, Frédéric Pouliot, Elie Antebi, Darrel Drachenberg, Cristiano Ferrario, Geoffrey Gotto, Robert J. Hamilton, Jenny J. Ko, Krista Noonan, Alan So, Shawn Malone, Anousheh Zardan, Kim N., Sebastién J. Hotte, Tamim Niazi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyJewish General HospitalOttawa HospitalCancerCare ManitobaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité LavalUniversity of AlbertaMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreUniversity of ManitobaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of TorontoHôpital Charles-Le MoyneVancouver General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnzalutamideProstate cancerAbiraterone acetateCohortInternal medicineCabazitaxelDocetaxelCancerPrednisoneProspective cohort studyOncologyAndrogen deprivation therapyAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

252 Background: The management of patients with mCRPC has evolved since the introduction of androgen-receptor axis targeted agents (ARATs). The Genitourinary Research Consortium (GURC) initiated a prospective, phase 4, multicentre, non-interventional, longitudinal cohort study of Canadian men with advanced prostate cancer to determine real-world treatment patterns and outcomes. Methods: 25 sites across Canada participated in this study including patients managed by urologists, medical- and radiation-oncologists between 2018 to 2021. Baseline patient characteristics and mCRPC treatment patterns are reported here. Treatment patterns reviewed included time to second-line treatment use and time to progression or death. Results: 136 mCRPC patients were enrolled. Median age was 73 years (range 66 to 80) with 54 (40%) having a Gleason score of >8 at diagnosis. Median PSA at enrollment was 8.9 (2.4 to 25.1) ng/ml. At study entry, 90/132 (66%) patients with mCSPC and 42/132 (31%) patients nmCRPC had progressed to develop mCRPC. One hundred and twenty-one (89%) of patients in this cohort received first-line treatment for mCRPC, the most common was abiraterone acetate + prednisone in 67 (49%) and enzalutamide in 41 (30%), followed by docetaxel in 6 (4.4%), and Radium-223 in 5 (3.7%) patients. During the 25-month median follow-up period (range 6-28), 59 (49%) of the patients receiving first line mCRPC therapy had documented disease progression or death. At the time of last recorded follow-up, 37 (28%) patients who progressed received a second-line therapy for mCRPC. Median time to progression in this cohort was 21 months (95% CI: 15.2 - NE), with ARAT-to-ARAT being the most common sequencing pattern observed in 15 (39%) patients, followed by ARAT to chemotherapy in 14 (37%). Conclusions: In this real-world analysis of mCRPC patients, ARAT therapy was the preferred approach for first-line treatment intensification in over 108 (80%) patients. Despite evidence of poor response rates, ARAT-to-ARAT was the most common sequencing for second line therapy, followed by ARAT-to-chemotherapy treatment. Further analysis and follow-up will help define optimal mCRPC management, in real world setting.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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