Prognostic Significance of the Number of Removed Lymph Nodes at Lobectomy in Patients with Positron Emission Tomography-Computed Tomography-Negative N2 Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We assessed the relation between the extent of lymph node (LN) dissection and the prognosis for positron emission tomography-computed tomography (PET-CT)-negative patients with clinical early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC), undergoing lobectomy and mediastinal LN dissection. METHODS: 277 patients with clinical stage I/II NSCLC who had undergone a preoperative PET-CT scan followed by lobectomy were analysed retrospectively. The prognostic value of age, maximum standardized uptake value (SUVmax) of the tumour, tumour size, carcinoembryonic antigen and number of dissected LNs was assessed to determine any association with overall survival and disease-free survival. RESULTS: 31 patients developed postoperative relapse, and multiple logistic regression revealed that the number of dissected LNs was an independent factor predicting relapse. Patients were categorized into groups according to the number of LNs dissected (group I, < 10; group II, ≥ 10). There were no statistical differences between 2 groups but group II patients had a lower relapse rate (6.3%, p = 0.003) and better disease-free survival (74.95 months, p = 0.045). CONCLUSIONS: Mediastinal LN dissection is still important for clinical early-stage NSCLC patients undergoing lobectomy even when the preoperative PET-CT is negative, and results in fewer relapses and improved disease-free survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».