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Enregistrement W4324136177 · doi:10.1200/jco.2023.41.6_suppl.410

European Association of Urology (EAU) Testicular Cancer Guidelines Panel: A new prognostic factor risk group classification for patients with clinical stage 1 seminoma in active surveillance.

2023· article· en· W4324136177 sur OpenAlexaff
Joost L. Boormans, Richard Sylvester, Lynn Anson‐Cartwright, Rachel Glicksman, Robert J. Hamilton, Gedske Daugaard, Jakob Lauritsen, Thomas Wagner, B. Avuzzi, Nicola Nicolai, Jorge Aparicio, Xavier García del Muro, Pilar Laguna

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeminomaPathologicalProportional hazards modelTesticular cancerStage (stratigraphy)Internal medicinePagetoidOncologyHazard ratioNomogramRete testisPathological stagingCancerGynecologyUrologyChemotherapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

410 Background: Between 4%- 30% of patients with clinical stage 1 (CS I) seminoma testis (ST) in active surveillance (AS) relapse depending on pathological risk factors tumor size (TS) and rete testis invasion (RTI). The level of evidence supporting these pathological risk factors in clinical decision-making is low due to heterogeneous study design and reporting and the difficulty to analyze patient subgroups according to combination of these factors. The objectives of the present study were to identify the most important pathological prognostic factors predicting relapse in CS I seminoma patients with normal post-orchidectomy serum tumor marker (STM) levels in AS and to construct risk-groups for guiding treatment decision-making and follow-up. Methods: Individual patient data from 1016 CS I-ST patients diagnosed between February 1994 and January 2019 in AS were collected from 9 institutions. Central pathology review was not routinely performed in all institutions; therefore, pagetoid and stromal RTI were not differentiated explicitly in most cases. Assessing patient age, pre-orchidectomy STM b-human chorionic gonadotropin and lactate dehydrogenase, pathological TS, RTI, lympho-vascular invasion (LVI), multi-focality, and GCNIS, multivariable Cox proportional hazards regression models were fit to identify the most important prognostic factors for the time to first relapse by imaging and/or markers (primary endpoint). Probabilities of relapse were estimated using Kaplan-Meier curves. Results: After median follow-up of 7.7 years, 149 (14.7%) patients relapsed, 104 identified by imaging alone, 44 by imaging with elevated STMs and 1 by elevated STMs alone. Excluding 18 patients with unknown LVI from the multivariable analyses, TS (≤ 2 cm, between 2 and 5 cm, > 5 cm), presence of RTI and presence of LVI were used to form three risk groups: very low, low and high-risk (Table). Five-years probability of relapse varied from 8% in the very low risk-group to 44% in the high risk-group. The new model outperformed the current model with TS < 4cm vs ≥ 4 and RTI (Harrell's C index 0.65 vs 0.61) and identifies a subgroup of patients with a higher risk of relapse. Conclusions: The new risk-group stratification for CS I -ST patients in AS outperforms the histopathological model based on TS and RTI. It will serve to better inform patients on the risk of relapse during follow-up after orchidectomy but requires an independent validation. [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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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