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Enregistrement W4403134216 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.102862

Multivariable models of outcomes with [177Lu]Lu-PSMA-617: analysis of the phase 3 VISION trial

2024· article· en· W4403134216 sur OpenAlexaff
Ken Herrmann, Andrei Gafita, Johann S. de Bono, Oliver Sartor, Kim N., Bernd J. Krause, Kambiz Rahbar, Scott T. Tagawa, Johannes Czernin, Ghassan El‐Haddad, Connie C Wong, Zhaojie Zhang, Celine Wilke, Osvaldo Mirante, Michael J. Morris, Karim Fizazi

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of HealthMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterNovartis
Mots-clésMedicineMultivariable calculusPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background [ 177 Lu]Lu-PSMA-617 ( 177 Lu-PSMA-617) prolonged life in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) in VISION (NCT03511664). However, distinguishing between patients likely and unlikely to respond remains a clinical challenge. We present the first multivariable models of outcomes with 177 Lu-PSMA-617 built using data from VISION, a large prospective phase 3 clinical trial powered for overall survival. Methods Adults with progressive post androgen receptor pathway inhibitor and taxane prostate-specific membrane antigen (PSMA)-positive mCRPC received 177 Lu-PSMA-617 plus protocol-permitted standard of care (SoC) or SoC alone. In this post hoc analysis, multivariable Cox proportional hazards models of overall survival (OS) and radiographic progression-free survival (rPFS), and a logistic regression model of prostate-specific antigen response (≥50% decline; PSA50) were constructed and evaluated using C-index or receiver operating characteristic (ROC) analyses with bootstrapping validation. Nomograms were constructed for visualisation. Findings Patients were randomised between June 2018 and October 2019. Data from all 551 patients in the 177 Lu-PSMA-617 arm were analysed in multivariable modelling. The OS nomogram (C-index, 0.73; 95% confidence interval [CI], 0.70–0.76) included whole-body maximum standardised uptake value (SUV max ), time since diagnosis, opioid analgesic use, aspartate aminotransferase, haemoglobin, lymphocyte count, presence of PSMA-positive lesions in lymph nodes, lactate dehydrogenase (LDH), alkaline phosphatase (ALP), and neutrophil count. The rPFS nomogram (C-index, 0.68; 0.65–0.72) included SUV max , time since diagnosis, opioid analgesic use, lymphocyte count, presence of liver metastases by computed tomography, LDH, and ALP. The PSA50 nomogram (area under ROC curve, 0.72; 95% CI, 0.68–0.77) included SUV max , lymphocyte count and ALP. Performances of the OS and rPFS models were maintained when they were reconstructed excluding SUV max . Interpretation These models of outcomes with 177 Lu-PSMA-617 are the first built using prospective phase 3 data. They show that a combination of pretreatment laboratory, clinical, and imaging parameters, reflecting both patient and tumour status, influences outcomes. These models are important for aiding treatment selection, patient management, and clinical trial design. Funding Novartis.

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)0,030
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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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