Real world outcome analysis of the two McGill University–associated hospitals with Lu-177 PRRT for metastatic NET.
Notice bibliographique
Résumé
e16347 Background: Neuroendocrine tumours (NET) are a heterogenous group of neoplasms that arise from neuroendocrine cells within various organs. Their aggressivity and metastatic potential varies vastly based on the anatomic site of origin and the histopathological grade. Gastroenteropancreatic neuroendocrine tumours (GEP-NET) are the most common NETs accounting for 55-70% of all diagnosed NETs. Despite the benefits in PFS, response rates and likely OS as a result of the use of Lutathera, its implementation in wider clinical practice outside the established PRRT centres in Europe and the US has been rather slow due to difficulties with acquisition of Dotatate imaging and subsequent treatment, as only certain specialized centres have experience and access to the required resources. At McGill, both the MUHC and the Jewish General Hospital offer PRRT for GEP-NETs. The aim of this retrospective cohort study is to investigate local institutional practices in relation to 177-Lu DOTATATE PRRT in GEP-NETs. Real world data from the MUHC and the JGH will be analyzed in order determine treatment responses and associated sequencing of treatment. Methods: This retrospective cohort study aims to assess response rates in all patients treated with PRRT at the MUHC and the Jewish General Hospital since the initiation of the 177-Lu DOTATATE treatment program. The data was obtained through retrospective chart review and includes a cohort comprised of patients from both the Jewish General Hospital and the MUHC. Baseline demographics, as well as treatment-related demographics were obtained. Descriptive statistics were be calculated for the overall population using frequencies for categorical variables and means (SDs) or medians (interquartile ranges) for continuous and count variables. Survival/progression free survival estimates were computed using the Kaplan-Meier method. Potential association between variables was measured using Pearson correlation coefficients, chi-square tests, one- or two-sample t-tests.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».