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Enregistrement W4213177806 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.265

Impact of lymph node yield at prostatectomy on outcomes in NRG/RTOG 9601.

2022· article· en· W4213177806 sur OpenAlexaff
Emily Chan, Stephanie L. Pugh, Jeff Simko, Felix Y. Feng, William U. Shipley, Himanshu Lukka, Jean-Paul Bahary, Thomas M. Pisansky, Kenneth L. Zeitzer, C.A. Lawton, Jason A. Efstathiou, Seth A. Rosenthal, Alexander G. Balogh, R.D. Lovett, Anthony Wong, Robert T. Dess, Scott McGinnis, Michael Kuettel, Lyudmila DeMora, Howard M. Sandler

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyBicalutamideProstate cancerUrologyLymph nodeClinical endpointProstate-specific antigenOncologyRadiation therapyCohortBiochemical recurrenceInternal medicineSurgeryClinical trialCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

265 Background: A recent study ( Fossati et al, 2018) found that higher lymph node count at radical prostatectomy was associated with improved outcomes in patients treated with salvage radiation for elevated prostate-specific antigen (PSA) after surgery. We sought to validate these results in NRG/RTOG 9601, a randomized controlled trial of men with pT2/T3 disease who underwent either radiation (RT) alone or RT+antiandrogen (bicalutamide) therapy for PSA elevation following radical prostatectomy from 1998-2003. Methods: We reviewed available pathology reports for all patients in NRG/RTOG 9601 to determine the nodal count at radical prostatectomy. Clinical data was as of 11/5/2015, same as the primary endpoint for the trial. Cox proportional hazards models were used to assess the effect of number of positive lymph nodes, treatment arm (RT alone or RT+bicalutamide), Gleason score, positive margins, and seminal vesicle invasion on the following endpoints: times to local and distant failure and overall and disease specific survival. Results: Out of the 760 patients originally eligible in the trial, 552 (73%, 276 in each arm) had complete data available. Median node count in the entire cohort was 6 (range 0-33, Q1-Q3 3-9). There were no significant differences between treatment arms in terms of patient demographic or clinical characteristics, including total lymph nodes removed in either arm (RT alone vs RT+bicalutamide median 5 vs 6, p = 0.11). There was no significant association between total lymph nodes and overall survival with both arms combined (HR = 1.00, 95% CI:0.97-1.03, p = 0.87) or in the individual arms alone (RT+Casodex: HR = 1.01, 95% CI:0.97-1.05, p = 0.65; RT+Placebo: HR = 0.98, 95% CI: 0.94-1.03, p = 0.45). There was also no significant association between total lymph nodes and disease-specific survival with both arms combined (HR = 1.00, 95% CI:0.95-1.04, p = 0.84) and in the arms alone (RT+Casodex: HR = 1.00, 95% CI:0.95-1.05, p = 0.92; RT+Placebo: HR = 0.99, 95% CI: 0.92-1.07, p = 0.86). In multivariable analysis performed on the two arms, Gleason score was the only feature associated with worse overall and disease-specific survival, seen only in the RT alone arm. Similar findings were seen when evaluating times to local and distant failure. Conclusions: Lymph node yield in NRG/RTOG 9601 did not show any association with adverse outcomes in the entire cohort, or in either treatment arm alone. The therapeutic benefit of an extensive lymph node dissection in this population remains uncertain. Clinical trial information: NCT00002874.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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