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Enregistrement W4396632991 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs23-po4-18-01

Abstract PO4-18-01: International Validation of a Staging Model for de novo Metastatic Breast Cancer

2024· article· en· W4396632991 sur OpenAlexaff
Jennifer K. Plichta, Samantha M. Thomas, Sabine Siesling, Linda de Munck, Amélie Lusque, Thomas Grinda, Lovedeep Gondara, Stephen Chia, Paula Cabrera‐Galeana, Nancy Reynoso‐Noverón, Sara López‐Tarruella, Isabel Álvarez, Stephen B. Edge, Gabriel N. Hortobágyi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerBreast cancerMetastatic breast cancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Given the heterogeneity in outcomes for de novo metastatic breast cancer (dnMBC), a staging system was recently developed that refines prognostic estimates for patients presenting with distant metastases (JCO 2023;10:2546). This staging model was developed using the National Cancer Database and stratified patients into 4 subgroups, termed IVA, IVB, IVC, and IVD based on 3-year overall survival (OS): IVA >70%, IVB 50-70%, IVC 25-< 50%, and IVD < 25%; the primary factors affecting higher stage grouping were negative for ER, PR, and HER2 expression and a higher number of involved organ sites. Here, we aim to validate this model using an international data set. Methods Data for dnMBC patients were obtained from the Netherlands Cancer Registry (NCR, hosted by IKNL), Epidemiological Strategy and Medical Economics (ESME) by Unicancer, British Columbia Cancer (BCCan), Instituto Nacional de Cancerología, México (INCan), and Grupo Español de Investigación en Cáncer de Mama (GEICAM); the diagnosis years included varied by organization (range 2002-2021). Stage groups were assigned based on previously published criteria, defined by T-category, grade, ER, PR, HER2, histology, organ system site of metastases (bone-only, brain-only, visceral), and number of organ systems involved. For each cohort, followup time and OS were estimated using the reverse Kapan-Meier and Kaplan-Meier method, respectively. Median rates were estimated across all cohorts by weighting on cohort sample size or number at risk. Cox proportional hazards models were used to estimate the association of stage with OS after adjustment for age at diagnosis (treatment data not available for all cohorts). For the ESME cohort, a subgroup multivariable analysis was used to estimate the association of stage with OS after adjustment for age, local (surgery or radiotherapy) and first line systemic treatments. Results The final validation cohort was comprised of N=11,199 patients from 5 international organizations: n=5063 (45.2%, IKNL), n=4139 (37.0%, ESME), n=774 (6.9%, BCCan), n=757 (6.8%, INCan), and n=466 (4.2% GEICAM). Median followup across all cohorts was 77.5 months (95% CI 74.3-80.2). Median followup (in months) for the IKNL, ESME, BCCan, INCan, and GEICAM cohorts was 45.3 (95% CI 43.6-47.1), 77.5 (95% CI 74.3-80.2), 105.0 (95% CI 95.9-106.5), 93.0 (95% CI 86.5-102.1), and 49.5 (95% CI 46.5-53.4), respectively. Patients were stratified into stage groups: IVA, n=603 (5.4%); IVB, n=5704 (50.9%); IVC, n=3356 (30.0%); IVD, n=1536 (13.7%). For all cohorts combined, the weighted average OS rates consistently decreased with increasing stage group; similar findings were noted for individual cohorts (all p< 0.001; Table). On multivariable subgroup analysis including age at diagnosis, stage group was significantly associated with OS, and the risk of death increased with increasing stage (all p< 0.001; Table). On multivariable subgroup analysis for n=4139 patients (ESME cohort), stage group remained significantly associated with OS [IVA: reference; IVB: HR 1.51 (95% CI 1.17-1.93); IVC: HR 2.11 (95% CI 1.64-2.72); IVD: HR 3.60 (95% CI 2.75-4.70)] after adjusting for age and treatment. Conclusions These findings provide external validation of the previously published staging guidelines for dnMBC. This may guide future revisions of the AJCC staging guidelines for patients with dnMBC and provide patients and providers valuable information in planning therapy and goals of care as they approach the end-of-life. Table. Citation Format: Jennifer Plichta, Samantha Thomas, Sabine Siesling, Linda de Munck, Amélie Lusque, Thomas Grinda, Lovedeep Gondara, Stephen Chia, Paula Cabrera-Galeana, Nancy Reynoso-Noverón, Sara López-Tarruella, Isabel Álvarez López, Stephen Edge, Gabriel Hortobagyi. International Validation of a Staging Model for de novo Metastatic Breast Cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO4-18-01.

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)0,011
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2024
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