MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4365450907 · doi:10.1016/j.urolonc.2023.03.003

Attainment of early, deep prostate-specific antigen response in metastatic castration-sensitive prostate cancer: A comparison of patients initiated on apalutamide or enzalutamide

2023· article· en· W4365450907 sur OpenAlexaff
Benjamin Lowentritt, Dominic Pilon, Ibrahim Khilfeh, Carmine Rossi, Erik Muser, Frédéric Kinkead, Dexter Waters, Lorie Ellis, Patrick Lefèbvre, Gordon Brown

Notice bibliographique

RevueUrologic Oncology Seminars and Original Investigations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerMedicineUrologyOncologyProstate-specific antigenInternal medicineProportional hazards modelHazard ratioCancerAndrogen receptorConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Prostate-specific antigen reduction ≥90% (PSA90) is important in metastatic castration sensitive prostate cancer (mCSPC) prognosis • This real-world study compared PSA90 among patients with mCSPC initiating apalutamide or enzalutamide • Patients treated with apalutamide were more likely to attain PSA90 than those treated with enzalutamide • Treatment with apalutamide was also associated with a faster time to PSA90 than enzalutamide • Findings may be clinically important given the association between PSA90 and survival outcomes in patients with mCSPC Deep prostate-specific antigen (PSA) response, defined as a ≥90% decline in PSA (PSA90), is an important early response indicator for achieving radiographic progression-free and overall survival in patients with metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC) treated with a next-generation androgen signaling inhibitor (ASI), such as apalutamide or enzalutamide. The objective of this study was to compare deep PSA response among patients with mCSPC newly initiated on apalutamide or enzalutamide. Clinical data from 69 community urology practices in the United States were evaluated. Patients with mCSPC were classified into cohorts based on their first dispensation (index date) for apalutamide or enzalutamide and were followed until the earliest of treatment discontinuation, initiation of a new next-generation androgen receptor signaling inhibitor, end of clinical activity (including death), or end of data availability (03/05/2021). Inverse probability of treatment weights (IPTW) were used to reduce baseline confounding. PSA90 was defined as the earliest ≥90% PSA decline relative to baseline PSA. The proportion of patients achieving PSA90 and time to PSA90 were reported using weighted Kaplan-Meier analysis and weighted Cox proportional hazards models, respectively. The apalutamide and enzalutamide cohorts comprised 186 and 165 patients, respectively. Patient characteristics were generally well balanced after IPTW. By 6 months, patients initiated on apalutamide had a 56% greater likelihood of attaining PSA90 than those initiated on enzalutamide ( P = 0.014). This result remained significant through the end of the observation period. The median time to achieving PSA90 was 3.1 months with apalutamide and 5.2 months with enzalutamide. This real-world study demonstrated that apalutamide initiation is associated with a significantly higher likelihood of achieving ≥90% reduction in PSA as compared to initiation of enzalutamide. Moreover, this deep PSA response was observed to occur earlier with apalutamide treatment than with enzalutamide.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUrologic Oncology Seminars and Original InvestigationsMême sujetProstate Cancer Treatment and ResearchTravaux en français237 207