Empirically-based estimates for the burden of subclinical metastases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the frequency distribution for the number of residual subclinical metastatic tumor cells after removal of the primary cancer. MATERIALS AND METHODS: Previously obtained autopsy, surgical pathological and laboratory data were used to characterize the size and number distributions for hematogenous and lymphatic metastases. Monte Carlo simulations were used to estimate the numbers of residual tumor cells based upon the assumption of a lognormal distribution for the sizes of metastases and Poisson, Poisson negative binomial, or negative binomial distributed numbers of metastases (corresponding to lymphatic metastases within individuals, hematogenous metastases within individuals, and lymphatic metastases within populations, respectively). RESULTS: In each of the scenarios the resultant distribution for the numbers of subclinical tumor cells was unimodal and positively skewed, with a tail extending to the higher numbers of metastases. When plotted with equal sized counting bins and according the logarithm of the number of tumor cells, the distributions showed deviations from the normal form no greater than several percentage points--a result considered acceptable given the variabilities inherent to metastasis data. CONCLUSIONS: The distribution for the number of residual subclinical metastases may be extrapolated from data and models derived from the size and number distributions for metastases. In the absence of a closed form description for this distribution, the lognormal distribution could provide a crude, but practical, approximation for cases limited to occult microscopic residual disease. These analyses will facilitate the definition of the dose-response for the adjuvant therapy of subclinical metastases.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».