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Enregistrement W4317891151 · doi:10.1200/jco.2023.41.4_suppl.689

Pancreatic imaging findings from the PRECEDE study: A large high-risk heritable cohort for pancreatic cancer.

2023· article· en· W4317891151 sur OpenAlexaff
Ido Haimi, George Zogopoulos, Shenin A. Dettwyler, Jessica N. Everett, Yan Bi, Randall E. Brand, Daniel C. Chung, James J. Farrell, Aaron J. Grossberg, Fay Kastrinos, Bryson W. Katona, Kelsey Klute, Sonia S. Kupfer, Aimee L. Lucas, Salvatore Paiella, Giovanni Parmigiani, Jennifer B. Permuth, Rosalie C. Sears, Daniel A. Sussman, Diane M. Simeone

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortPancreatic cancerPancreasInternal medicineCancerOncologyPancreatic ductal adenocarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

689 Background: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal cancer typically discovered at incurable stages. The PRECEDE Consortium was established to accelerate early detection by using a large-scale, collaborative, innovative model, predicated on standardized collection of demographic, clinical, and imaging data from high-risk individuals (HRI). Here we report the initial pancreas imaging findings in Cohort 1, representing HRI with familial pancreatic cancer (FPC) or pathogenic germline variants (PGV) in PDAC susceptibility genes with a 1 st or 2 nd degree relative with PDAC. Methods: The PRECEDE Consortium (NCT04970056) began enrollment in 5/2020. HRI enrolled prospectively at centers worldwide into one of 7 cohorts based on personal and/or family history of PDAC and PGV status. PRECEDE’s planned enrollment is 10,000 patients. Data sharing is required to join PRECEDE, facilitated by a standardized data collection system and central database (PRECEDELink). Imaging (MRI/MRCP and EUS) is performed using standardized image acquisition and reporting templates. Imaging and clinical sequencing data are stored and analyzed in the PRECEDE data cloud. Results: By 9/16/2022, 26 sites enrolled 3156 patients in 7 cohorts, with 1716 in Cohort 1. Cohort 1 was 60% female, 80% white; 48% met FPC criteria, and 52% were PGV carriers. Within Cohort 1, 658 FPC and 965 PGV (1353 total, 79%) underwent imaging (68% MRI; 32% EUS). Overall, 573/1353 (42%) had pancreas abnormalities: 320/573 (49%) FPC, and 253/573 (36%) PGV (OR [95% CI] 1.65 [1.32–2.06], P < 0.001). Cysts were the most common abnormality, present in 549/1353 (41%) and accounting for 310/320 (97%) FPC and 239/253 (94%) PGV HRI abnormalities. Of 549 HRI with cysts, 262 (48%) had 1 cyst, including 137/310 (44%) FPC and 125/239 (52%) PGV HRI (OR 1.43 [1.07–1.92], P = .012) The remaining 287/549 (52%) had ≥2 cysts, including 173/310 (56%) FPC and 114/239 (48%) PGV HRI (OR 1.98 [1.49–2.64], P < 0.001). Worrisome features occurred in 83/1353 (6.1%) including: 14 (1%) cyst > 2 cm, 7 (0.5%) cyst ≥3 cm, 35 (2.6%) main pancreatic duct (MPD) diameter ≥5 mm; 2 (0.15%) duct strictures; and 25 (1.8%) solid masses. Solid masses included 1 (0.07%) PDAC, 9 (0.7%) neuroendocrine tumors, and 15 (1.1%) benign lesions (e.g. lipoma, splenule). Conclusions: Pancreatic abnormalities are common in a cohort of 1353 HRI enrolled in PRECEDE; 6.1% of HRI had findings with worrisome features and clinical implications. Multiple cysts were significantly more common in FPC HRI (OR 1.98); worrisome findings did not differ between FPC and PGV groups. The longitudinal study of this growing HRI cohort with standardized imaging and matched comprehensive epidemiological, clinical, and laboratory data, along with germline testing, will provide critical information and understanding of PDAC risk, and augment existing clinical decision-making models governing surveillance and treatment.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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