Test performance and clinical validity of circulating tumor DNA (ctDNA) in predicting relapse in solid tumors treated with curative intent therapy.
Notice bibliographique
Résumé
3036 Background: Studies have explored the prognostic value of ctDNA in predicting relapse in solid tumors treated with curative intent. These studies have evaluated ctDNA at specific ‘landmark’ timepoint or over numerous ‘surveillance’ time points. However, variable results have led to uncertainty about the clinical validity of this tool. Here, we quantify the predictive and discriminatory accuracy of ctDNA and explore sources of heterogeneity at both landmark and surveillance time points across different tumor sites. Methods: A search of MEDLINE (host: PubMed) identified studies evaluating ctDNA after curative intent therapy in solid tumors. Odds ratios (OR) for disease recurrence at both landmark and surveillance time points for each study were calculated and pooled in a meta-analysis using the Peto method. Pooled sensitivity and specificity weighted by individual study inverse variance were estimated and meta-regression utilizing linear regression weighted by inverse variance was performed to explore associations between patient and tumor characteristics and the OR for disease recurrence. Results: Of 23 studies identified; 16 (750 patients) and 14 studies (853 patients) reported on landmark and surveillance time points respectively. The median time from completion of definitive therapy to landmark testing was 51.5 days (range 3-120). The pooled OR for recurrence at landmark was 22.22 (95% CI 14.82-33.30) and at surveillance was 27.51 (95% CI 19.1-39.63). The pooled sensitivity for ctDNA at landmark and surveillance time points were 59.9% and 73.2%. The corresponding specificities were 90.9% and 86.6%. Subgroup results are shown in the table. There was lower predictive accuracy with the use of tumor site specific panels, in patients receiving adjuvant chemotherapy and in lung cancer. Meta-regression showed that longer time to landmark and higher number of surveillance blood draws were associated with higher prognostic accuracy, as was a history of smoking. Conclusions: Although ctDNA at both landmark and surveillance time points shows high prognostic accuracy, it has low sensitivity, suboptimal specificity and therefore weak discriminatory accuracy to predict relapse in patients with solid tumors treated with curative intent. Testing methodology, time points and patient populations need to be optimized before it can be incorporated routinely in clinical practice.[Table: see text]
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 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 | 0,061 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».