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Enregistrement W4379285629 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.533

Does RSClin provide additional information over classic clinico-pathologic scores (PREDICT 2.1, Influence, CTS-5)? A TEAM Pathology substudy.

2023· article· en· W4379285629 sur OpenAlexaff
Ana-Alicia Beltran-Bless, Gregory R. Pond, Jane Bayani, Sarah Barker, Melanie Spears, Elizabeth Mallon, Karen J. Taylor, Annette Hasenburg, Christos Markopoulos, Luc Dirix, Caroline Seynaeve, Cornelis J.�H. van de Velde, Daniel Rea, Lisa Vandermeer, John Hilton, John M.S. Bartlett, Mark Clemons

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchMcMaster UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExemestaneBreast cancerOncologyInternal medicinePopulationTamoxifenLymph nodeConcordanceCancerGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

533 Background: Gene-expression profiling tests (e.g. Oncotype, Mammaprint, Prosignia, Breast Cancer Index and EndoPredict) are widely used in the care of patients with early-stage hormone positive breast cancer (node negative or 1-3 lymph nodes). However, these tests are resource intensive, and few studies have compared their value with either free and widely available clinico-pathologic risk calculators (e.g. PREDICT 2.1, INFLUENCE 2.0, and CTS-5) or tools that combine genomic testing with clinico-pathologic data (e.g. RSClin). The TEAM pathology substudy population was used to compare these different predicted model scores with outcomes. Methods: The TEAM pathology study consists of 3284 postmenopausal hormone positive breast cancer patients treated with either exemestane or tamoxifen followed by exemestane. Accrual was from 2001 to 2006. Genes comprising the multi-parametric Oncotype Dx were used to train signatures to create true assay results. Patient data was then used to calculate recurrence scores through various tools. This included clinico-pathologic models and their respective endpoints PREDICT 2.1 (overall survival at 5 years), INFLUENCE 2.0 (distant metastasis at 5 years), CTS-5 (distant recurrence risk at year 5-10), the purely genomic Oncotype Dx trained results (distant recurrence risk at 9 years), as well as the new clinico-pathologic RSClin (distant recurrence risk at 10 years). We compared the level of association between these predictive model scores using Spearman correlation coefficients. The prognostic ability of each model was contrasted for each outcome using Harrell’s C-statistic. Results: Results were available for CTS-5 (3022 patients), INFLUENCE 2.0 (3485 patients), ODx-trained (3825 patients), and RSClin (3029 patients). Correlation coefficients showed low correlation between Influence ( r= 0.25) and CTS-5 ( r= 0.17) with Oncotype-Dx trained results, and high correlation between RSClin ( r = 0.84) and Oncotype-Dx trained results. The concordance index was similar (0.65 to 0.68) for all models with distant metastasis-free survival as the outcome. Analysis is ongoing and further results will be available at the time of presentation. Conclusions: Other clinico-pathologic tools such as Influence 2.0 and CTS-5 have good prognostic ability when compared to Oncotype Dx-trained results and RSClin. [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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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