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Enregistrement W4379283341 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.5028

Building a predictive model for outcomes with [<sup>177</sup>Lu]Lu-PSMA-617 in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer using VISION data: Preliminary results.

2023· article· en· W4379283341 sur OpenAlexaff
Ken Herrmann, Andrei Gafita, Johann S. de Bono, Oliver Sartor, Kim N., Bernd J. Krause, Kambiz Rahbar, Scott T. Tagawa, Johannes Czernin, Ghassan El‐Haddad, Connie Wong, Zhaojie Zhang, Celine Wilke, Osvaldo Mirante, Michael J. Morris, Karim Fizazi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProportional hazards modelUnivariateLogistic regressionUnivariate analysisOncologyPredictive valueInternal medicineMultivariate analysisMultivariate statisticsCancerStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5028 Background: 177Lu-PSMA-617 is approved in adults with PSMA+ metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). This analysis of VISION data sought to build predictive models for clinical outcomes after 177Lu-PSMA-617. Methods: In VISION, adults with PSMA+ mCRPC received 177Lu-PSMA-617 (7.4 GBq every 6 weeks, ≤6 cycles) plus protocol-permitted standard of care (SoC) or SoC alone. In this post hoc analysis, 29 baseline parameters were assessed for prognostic and predictive value on overall survival (OS), radiographic progression-free survival (rPFS) and PSA response (≥50% reduction; PSA50). Parameters associated with outcome regardless of treatment were prognostic, and those associated with outcome after treatment with 177Lu-PSMA-617+SoC vs SoC were predictive. Cox proportional hazards (OS and rPFS) or logistic regression (PSA50) models were used in univariate analyses for parameter selection and to build statistical models. Here, univariate analyses are presented. Multiplicity was corrected by use of q values (ɑ = 0.05). Results: Data from 831 adults were analyzed. In initial univariate analyses, 76%, 69% and 38% of parameters assessed were prognostic for OS, rPFS and PSA50, respectively; fewer were predictive of better outcomes after 177Lu-PSMA-617+SoC vs SoC (subset shown). Conclusions: Baseline prognostic and predictive parameters were identified for OS, as well as for rPFS and PSA50, in adults with mCRPC in VISION receiving 177Lu-PSMA-617+SoC or SoC alone. For clinical application, select parameters will be reassessed categorically, and multivariate predictive models will be developed using identified parameters and parameter shrinkage.[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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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