McGill Brisbane Symptom Score for patients with resectable pancreatic head adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the ability of the McGill Brisbane Symptom Score (MBSS) to predict survival in resectable pancreatic head adenocarcinoma (PHA) patients. METHODS: All PHA patients (n = 83) undergoing pancreaticoduodenectomy at the McGill University Health Center, Quebec between 1/2001-1/2010 were evaluated. Data related to patient and cancer characteristics, MBSS variables, and treatment were collected; univariable and multivariable survival analyses were performed. We obtained complete follow-up until February 2011 in all patients through the database of the provincial health insurance plan of Quebec. The unique health insurance numbers of these patients were used to retrieve information from this database which captures all billable clinical encounters, and ensures 100% actual survival data. RESULTS: Median survival was 23 mo overall: 45 mo for patients with low MBSS, 17 mo for high MBSS (P = 0.005). At twelve months survival was 83.3% (95%CI: 66.6-92.1) vs 58.1% (95%CI: 42.1-71.2) in those with low vs high MBSS, and 24 mo survival was 63.8% (95%CI: 45.9-77.1) and 34.0% (95%CI: 20.2-48.2) respectively. In the multivariate Cox model (stratified by chemotherapy), after addition of clinically meaningful covariates, MBSS was the variable with the strongest association with survival (HR = 2.63; P = 0.001). Adjuvant chemotherapy interacted with MBSS category such that only high MBSS patients accrued a benefit. In univariate analysis we found a lower mortality in high MBSS but not low MBSS patients receiving adjuvant chemotherapy. This interaction variable, on Cox model, resulted in an adjusted mortality HR for the high MBSS (compared to low MBSS) of 4.14 (95%CI: 1.48-11.64) without chemotherapy and 2.11 (95%CI: 1.06-4.17) with chemotherapy. CONCLUSION: The MBSS is a simple prognostic tool for resectable PHA. Preoperative categorization of patients according to the MBSS allows effective stratification of patients to guide therapy.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».