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Enregistrement W4400003272 · doi:10.1245/s10434-024-15566-5

The Clinical Utility of a 7-Gene Biosignature on Radiation Therapy Decision Making in Patients with Ductal Carcinoma In Situ Following Breast-Conserving Surgery: An Updated Analysis of the DCISionRT® PREDICT Study

2024· article· en· W4400003272 sur OpenAlexaff
Chirag Shah, Pat W. Whitworth, Frank A. Vicini, Steven A. Narod, Naamit K. Gerber, Sachin R. Jhawar, Tari A. King, Elizabeth A. Mittendorf, Shawna C. Willey, Rachel Rabinovich, Linsey Gold, Eric Brown, Anushka Patel, John A. Vargo, Parul Barry, David Rock, Neil Friedman, Gauri C. Bedi, Sandra Templeton, Sheree Brown, Robert Gabordi, Lee B. Riley, Lucy Lee, Paul L. Baron, Lonika Majithia, Kristina Mirabeau-Beale, Vincent Reid, Arica Hirsch, Catherine J. Hwang, James Pellicane, Robert Maganini, Sadia Khan, Dhara MacDermed, William Small, Karuna Mittal, Patrick I. Borgen, Charles Cox, Steven C. Shivers, Troy Bremer

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPrelude Corporation
Mots-clésMedicineMastectomyDuctal carcinomaBreast-conserving surgerySurgical oncologyInternal medicineRadiation therapyBreast cancerOncologyMultivariate analysisSpecialtyOdds ratioCancerFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast-conserving surgery (BCS) followed by adjuvant radiotherapy (RT) is a standard treatment for ductal carcinoma in situ (DCIS). A low-risk patient subset that does not benefit from RT has not yet been clearly identified. The DCISionRT test provides a clinically validated decision score (DS), which is prognostic of 10-year in-breast recurrence rates (invasive and non-invasive) and is also predictive of RT benefit. This analysis presents final outcomes from the PREDICT prospective registry trial aiming to determine how often the DCISionRT test changes radiation treatment recommendations. METHODS: Overall, 2496 patients were enrolled from February 2018 to January 2022 at 63 academic and community practice sites and received DCISionRT as part of their care plan. Treating physicians reported their treatment recommendations pre- and post-test as well as the patient's preference. The primary endpoint was to identify the percentage of patients where testing led to a change in RT recommendation. The impact of the test on RT treatment recommendation was physician specialty, treatment settings, individual clinical/pathological features and RTOG 9804 like criteria. Multivariate logisitc regression analysis was used to estimate the odds ratio (ORs) for factors associated with the post-test RT recommendations. RESULTS: RT recommendation changed 38% of women, resulting in a 20% decrease in the overall recommendation of RT (p < 0.001). Of those women initially recommended no RT (n = 583), 31% were recommended RT post-test. The recommendation for RT post-test increased with increasing DS, from 29% to 66% to 91% for DS <2, DS 2-4, and DS >4, respectively. On multivariable analysis, DS had the strongest influence on final RT recommendation (odds ratio 22.2, 95% confidence interval 16.3-30.7), which was eightfold greater than clinicopathologic features. Furthermore, there was an overall change in the recommendation to receive RT in 42% of those patients meeting RTOG 9804-like low-risk criteria. CONCLUSIONS: The test results provided information that changes treatment recommendations both for and against RT use in large population of women with DCIS treated in a variety of clinical settings. Overall, clinicians changed their recommendations to include or omit RT for 38% of women based on the test results. Based on published clinical validations and the results from current study, DCISionRT may aid in preventing the over- and undertreatment of clinicopathological 'low-risk' and 'high-risk' DCIS patients. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03448926 ( https://clinicaltrials.gov/study/NCT03448926 ).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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