MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391303212 · doi:10.1200/jco.2024.42.4_suppl.262

Stockholm3 validation in a multi-ethnic cohort for prostate cancer (SEPTA) detection: A multicentered, prospective trial.

2024· article· en· W4391303212 sur OpenAlexaff
Hari T. Vigneswaran, Martin Eklund, Andrea Discacciati, Tobias Nordström, Rebecca A. Hubbard, Nathan Perlis, Michael R. Abern, Daniel M. Moreira, Scott E. Eggener, Paul Yonover, Alexander K. Chow, Kara Watts, Michael A. Liss, Gregory R. Thoreson, Andre Luis Abreu, Geoffrey A. Sonn, Thorgerdur Palsdottir, Fredrik Wiklund, Henrik Grönberg, Adam B. Murphy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésMedicineProstate cancerProspective cohort studyCohortCancerProstateOncologyGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

262 Background: Stockholm3 is a multiparametric blood test incorporating germline risk, proteins and clinical data which improves prostate cancer (PC) risk stratification compared to PSA, however no validation exists in an ethnically diverse population. Methods: SEPTA is a prospective trial (NCT04583072) aimed to validate Stockholm3 in an ethnically diverse cohort of men referred for prostate biopsy at 17 North American sites from 2019 to 2023 (supplemented with bio-banked specimens 2008-2020). The trial had two prespecified primary aims when comparing Stockholm3 (≥15) compared to PSA (≥4 ng/ml): (1) Demonstrate non-inferior sensitivity in detecting clinically significant PC (csPC) (defined as ISUP Gleason Grade group ≥2) compared to PSA (non-inferiority margin of 20%). (2) Prove superior specificity thereby reducing the number of biopsies compared to PSA in men with benign or ISUP 1 biopsies. Both aims were assessed using a one-sided alpha of 0.025. A secondary aim was to evaluate Stockholm3 and PSA across ethnic subgroups. Statistical analysis plans were published before the analysis commenced. Results: The study involved 2,129 biopsied participants, categorized into self-identified groups: African American/Black (24%), White/Caucasian (46%), Hispanic/Latino (14%), and Asian (16%). Median participant age was 63 years. PSA and Stockholm3 median values were 6.1 ng/mL and 17, respectively. A total of 16% underwent MRI-targeted biopsies and 20% had a prior benign biopsy. On either systematic or targeted biopsy, csPC was found in 29%, 14% had ISUP 1 cancer, and 57% benign. The detection rate for csPC across groups were: African American/Black (37%), White/Caucasian (28%), Hispanic/Latino (29%), and Asian (21%). Overall, Stockholm3≥15 showed non-inferior sensitivity compared to PSA≥4 ng/ml (relative sensitivity: 0.95 [95% CI: 0.92-0.99]) and nearly 3 times superior specificity (relative specificity: 2.91 [95% CI: 2.63-3.22]). Results were consistent across ethnic subgroups: non-inferior sensitivity (0.91-0.98) and superior specificity (2.51-4.70). Stockholm3 ≥15 would have reduced benign and ISUP 1 biopsies by 45% overall and between 42-52% across ethnic subgroups compared to PSA ≥4 ng/ml. Stockholm3 exhibited higher AUC (0.82) compared to PSA (0.66), with similar trends in ethnic subgroups. Conclusions: In an ethnically diverse population, Stockholm3 would significantly reduce unnecessary prostate biopsies and diagnosis of ISUP 1 cancer at a similar sensitivity of PSA for detecting clinically significant cancer. Clinical trial information: NCT04583072 . [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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,396 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingTravaux en français237 207