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Enregistrement W4213167571 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.tps190

IRONMAN: The international registry for men with advanced prostate cancer.

2022· article· en· W4213167571 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel J. George, Lorelei A. Mucci, Philip W. Kantoff, Paul Villanti, Jake Vinson, Travis Gerke, Terry Hyslop, Emily M. Rencsok

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMovember Foundation
Mots-clésMedicineProstate cancerCancer registryCohortEthnic groupPopulationSocioeconomic statusCancerDiseaseQuality of life (healthcare)GerontologyDemographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TPS190 Background: Men with advanced prostate cancer (APC) experience high mortality and severely impacted quality of life due to the disease itself as well as its therapies, with Black men facing the highest disease burden. The treatment landscape for APC is rapidly changing; however, little is known about the real-life experience of men receiving new therapies. There is an urgent need to identify disparities in treatment patterns and outcomes in advanced disease, based on patient and country demographics. The International Registry for Men with Advanced Prostate Cancer (IRONMAN) is uniquely equipped to meet these needs. Methods: IRONMAN is a population-based prospective cohort of men with newly diagnosed metastatic hormone-sensitive (mHSPC) and castration-resistant (CRPC) prostate cancer aiming to enroll 5,000 men across 16 countries (Australia, the Bahamas, Barbados, Brazil, Canada, Ireland, Jamaica, Kenya, Nigeria, Norway, South Africa, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom, Untied States). Patients are followed prospectively for overall survival, clinically significant adverse events, changes in cancer treatments, biomarkers, and Patient-Reported Outcome Measures (PROMs). Data is collected via longitudinal electronic questionnaires from patients and providers as well as blood samples and medical records. IRONMAN is currently enrolling in 10 countries at 103 sites. Sites were selected to create a diverse cohort across race/ethnicity, rural/urban populations, socioeconomic factors, and geographic regions. Of the first 1,865 men enrolled to date, 60% have mHSPC and 40% have CRPC; overall, 9% of men (18% in the US) self-identify as Black and 82% identify as white (78% in the US). 60% (N = 1,111) of this cohort has been enrolled outside of the US, and the median age at study entry is 70 years. The distribution and demographics of patients are continuously monitored to inform ongoing enrollment efforts. The IRONMAN Diversity Working Group meets monthly to discuss barriers and strategies to enhance enrollment of a racially and ethnically diverse population. The Low- and Middle-Income Country Working Group addresses the unique needs of men being recruited from the Caribbean and African sites in addition to supporting broad oncology efforts in these regions. These efforts support IRONMAN’s larger goal to investigate disparities in the care of patients with APC, having potential implications for decreasing racial disparities in survival outcomes. Clinical trial information: NCT03151629.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,035

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,396 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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