MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236242001 · doi:10.1200/jco.2018.36.6_suppl.299

Consensus statement on circulating biomarkers for advanced prostate cancer.

2018· article· en· W4236242001 sur OpenAlexaff
Semini Sumanasuriya, Aurelius Omlin, Andrew J. Armstrong, Gerhardt Attard, Kim N., Charlotte L. Bevan, David Waugh, Maarten J. IJzerman, Bram De Laere, Martijn P. Lolkema, David Lorente, Jun Luo, Niven Mehra, David Olmos, Howard I. Scher, Howard R. Soule, Nikolas H. Stoecklein, Leon W.M.M. Terstappen, Johann S. de Bono

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConsensus conferenceProstate cancerClinical trialDelphi methodIntensive care medicineMedical physicsCancerOncologyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

299 Background: The need for validated circulating biomarkers is well recognised in advanced prostate cancer (PCa). Circulating biomarkers evaluating plasma cell-free nucleic acids and circulating tumour cells are being investigated for their clinical utility. There has been a lack of consensus with regards to analyses, reporting and clinical effectiveness of these biomarkers. A consensus meeting was held to address these issues. Methods: A multi-disciplinary panel comprising 18 international prostate cancer experts (including surgeons, medical and radiation oncologists) were consulted prior to the consensus meeting. Four key areas relating to the field of circulating biomarkers were deemed important for discussion: 1) The current utility of circulating biomarkers in 2017; 2) The clinical needs for circulating biomarkers in PCa; 3) The most pressing blood-based molecular assays required; and 4) The steps necessary for developing circulating biomarkers. Using a modified Delphi process, 50 consensus questions were pre-defined for the panel to answer by voting anonymously but publicly at the consensus meeting. Results: A consensus was declared (i.e. ≥ 75% of panellists who did not vote ‘unqualified’ or ‘abstain’ chose the same opinion) in 12/50 (24%) questions. A further 8/50 (16%) of replies were close to reaching consensus (≥ 60% of panellists choosing the same answer). The panel agreed that there is a very high and urgent unmet need for predictive biomarkers, with consensus that DNA repair biomarkers in particular are needed urgently. Metastatic PCa was identified as having the highest clinical need for development of biomarkers to measure response and as surrogate endpoints. Panellists unanimously voted that reproducibility validation studies are of paramount importance. The consensus panel also predicted that cfDNA will impact practice by 2020. Conclusions: This expert consensus identified the need for clinical trials of validated circulating biomarkers to develop predictive, response and surrogacy assays. These could have major clinical and healthcare economic implications, minimizing over-treatment and allowing the delivery of more precise patient care.

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)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0220,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,016

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207