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Enregistrement W4417410971 · doi:10.1038/s41467-025-67298-z

Early favorable prostate-specific antigen response prediction in metastatic hormone sensitive prostate cancer

2025· article· en· W4417410971 sur OpenAlexaff
Soumyajit Roy, Yilun Sun, Maha Hussain, Kim N., Karim Fizazi, Ian D. Davis, Susan Halabi, Neeraj Agarwal, Simon Chowdhury, Bertrand Tombal, Scott C. Morgan, Shawn Malone, Pedro C. Barata, Michael Ong, Christopher J.D. Wallis, Alejandro Berlín, Umang Swami, Amar U. Kishan, Angela Y. Jia, Nicholas G. Zaorsky, Jorge A. García, Prateek Mendiratta, Jason R. Brown, Vinod Vijay Subhash, Martin R. Stockler, Hayley Thomas, Rana R. McKay, Eric J. Small, Neal D. Shore, Fred Saad, Christopher J. Sweeney, Daniel E. Spratt

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoMount Sinai HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalOttawa Hospital
Organismes subventionnairesProstate Cancer Foundation
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerNomogramLogistic regressionConfidence intervalBrier scoreCohortProstate-specific antigenAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an unmet need for a tool that could predict early favorable prostate-specific antigen (PSA) response in metastatic hormone sensitive prostate cancer (mHSPC) patients receiving androgen receptor pathway inhibitor (ARPI). Here, we train and validate a multivariable logistic regression model to predict early favorable PSA response (≤0.2 ng/mL by 6 months) in these patients. Patients randomly allocated to the ARPI arms of the LATITUDE (abiraterone), TITAN (apalutamide), and ARASENS (darolutamide) trials, are split 60:40 into training (n = 1030) and internal validation (n = 688) cohorts. The locked model is validated in an independent external validation cohort - the enzalutamide arm of the ENZAMET trial (n = 540). The area under curve and Brier score for the locked model in the external validation cohort are 0.82 (95% confidence interval [CI] = 0.78–0.85) and 0.16, respectively. Stratification by predicted probability tertiles show PSA response rates of 92% (95% CI = 88–96), 74% (95% CI = 68–81), and 39% (95% CI = 32–47), respectively. Pending prospective validation, our model predicts early favorable PSA response supporting its potential role in guiding treatment decisions. There is a need for an easy-to-use clinical tool, that could predict favorable early PSA response and subsequently enhance early risk stratification, as well as guide treatment planning. Here, the authors show that based on patient data from four phase III randomized trials, Nadir androgen receptor pathway inhibitor (APRI)- Derived Integrative Response (NADIR) model predicts favorable early PSA response to ≤0.2 ng/mL by 6 months in metastatic hormone sensitive prostate cancer (mHSPC) patients initiating treatment with an APRI.

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)0,013
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 seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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