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Enregistrement W4389486662 · doi:10.3390/cancers15245748

The Impact of BRAF Mutation Status on Survival Outcomes and Treatment Patterns among Metastatic Colorectal Cancer Patients in Alberta, Canada

2023· article· en· W4389486662 sur OpenAlexaffabout
Robert L. Sutherland, Devon J. Boyne, Darren R. Brenner, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFolinic acidOxaliplatinColorectal cancerOncologyInternal medicineKRASFOLFOXCapecitabineRegimenCancerProportional hazards model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer presents via multiple different clinical phenotypes that can arise from a variety of different genetic and molecular alterations. The aim of this study was to describe survival outcomes and treatment patterns of metastatic colorectal cancer (mCRC) patients by v-raf murine sarcoma viral oncogene homolog B1 (BRAF) mutation status. The Alberta Cancer Registry was used to identify all patients >18 years old who had been diagnosed with mCRC in Alberta between 1 January 2017 and 31 December 2019 and had received at least one cycle of systemic therapy. Treatment patterns were compared between wild-type and mutant BRAF mCRC patients. Cox regression models and Kaplan–Meier curves were created to assess survival differences by both treatment pattern and BRAF status. A total of 488 patients were identified with mCRC, of which 42 (11.4%) were confirmed to have a BRAF mutation. The most common first-line treatment regimen was either capecitabine and oxaliplatin (CAPOX) or leucovorin calcium (folinic acid), fluorouracil, and oxaliplatin (FOLFOX). The median overall survival for mCRC patients was 20.01 months. Mutant BRAF patients had a median survival of 8.21 months compared to 20.03 months among those with wild-type BRAF. BRAF mutations among mCRC patients are associated with a considerably poor prognosis, reinforcing the need for clinical BRAF testing among newly diagnosed patients to better understand their prognosis.

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,292 · 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'admission2
Résumé présentoui

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