MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6920229020 · doi:10.60692/3t3qy-a6g95

Disease progression in osteosarcoma: a multistate model for the EURAMOS-1 (European and American Osteosarcoma Study) randomised clinical trial

2022· article· en· W6920229020 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseOsteosarcomaClinical trialPopulationCause of deathLower riskQuality of life (healthcare)Cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Investigating the effect of prognostic factors in a multistate framework on survival in a large population of patients with osteosarcoma. Of interest is how prognostic factors affect different disease stages after surgery, with stages of local recurrence (LR), new metastatic disease (NM), LR+NM, secondary malignancy, a second NM, and death. Design An open-label, international, phase 3 randomised controlled trial. Setting 325 sites in 17 countries. Participants The subset of 1631 metastases-free patients from 1965 patients with high-grade resectable osteosarcoma, from the European and American Osteosarcoma Study. Main outcome measures The effect of prognostic factors on different disease stages, expressed as HRs; predictions of disease progression on an individual patient basis, according to patient-specific characteristics and history of intermediate events. Results Of 1631 patients, 526 experienced an intermediate event, and 305 died by the end of follow-up. An axial tumour site substantially increased the risk of LR after surgery (HR=10.84, 95% CI 8.46 to 13.86) and death after LR (HR=11.54, 95% CI 6.11 to 21.8). A poor histological increased the risk of NM (HR=5.81, 95% CI 5.31 to 6.36), which sharply declined after 3 years since surgery. Young patients (<12 years) had a lower intermediate event risk (eg, for LR: HR=0.66, 95% CI 0.51 to 0.86), when compared with adolescents (12–18 years), but had an increased risk of subsequent death, while patients aged >18 had a decreased risk of death after event (eg, for death after LR: HR=2.40, 95% CI 1.52 to 3.90; HR=0.35, 95% CI 0.21 to 0.56, respectively). Conclusions Our findings suggest that patients with axial tumours should be monitored for LR and patients with poor histological response for NM, and that for young patients (<12) with an LR additional treatment options should be investigated. Trial registration number NCT00134030 .

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information System→Même sujetSarcoma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→