MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388073927 · doi:10.3390/cancers15215227

Circulating Tumour DNA Guided Adjuvant Chemotherapy Decision Making in Stage II Colon Cancer—A Clinical Vignette Study

2023· article· en· W4388073927 sur OpenAlexaboutno aff
Yat Hang To, Peter Gibbs, Jeanne Tie, Jonathan M. Loree, Tamara Glyn, Koen Degeling

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVignetteInternal medicineOncologyColorectal cancerOxaliplatinStage (stratigraphy)Adjuvant chemotherapyAdjuvantChemotherapyDiseaseCancerBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circulating tumour DNA (ctDNA) is a promising biomarker that may better identify stage II colon cancer (CC) patients who will benefit from adjuvant chemotherapy (AC) compared to standard clinicopathological parameters. The DYNAMIC study demonstrated that ctDNA-informed treatment decreased AC utilisation without compromising recurrence free survival, but medical oncologists’ willingness to utilise ctDNA results to inform AC decision is unknown. Medical oncologists from Australia, Canada and New Zealand were presented with clinical vignettes for stage II CC comprised of two variables with three levels each (age: ≤50, 52–69, ≥70 years; and clinicopathological risk of recurrence: low, intermediate, high) and were queried about ctDNA testing and treatment recommendations based on results. Sixty-four colorectal oncologists completed at least one vignette (all vignettes, n = 59). The majority of oncologist were Australian (70%; Canada: n = 13; New Zealand: n = 6) and had over 10 years of clinical experience (n = 41; 64%). The proportion of oncologists requesting ctDNA testing exceeded 80% for all vignettes, except for age ≥ 70 and low-risk disease (63%). Following a positive ctDNA result, the proportion of oncologists recommending AC (p < 0.01) and recommending oxaliplatin-based doublet (p < 0.01) increased in all vignettes. Following a negative result, the proportion recommending AC decreased in all intermediate and high-risk vignettes (p < 0.01).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207