Analytic lymph node number establishes staging accuracy by occult tumor burden in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Recurrence in lymph node-negative (pN0) colorectal cancer suggests the presence of undetected occult metastases. Occult tumor burden in nodes estimated by GUCY2C RT-qPCR predicts risk of disease recurrence. This study explored the impact of the number of nodes analyzed by RT-qPCR (analytic) on the prognostic utility of occult tumor burden. METHODS: Lymph nodes (range: 2-159) from 282 prospectively enrolled pN0 colorectal cancer patients, followed for a median of 24 months (range: 2-63), were analyzed by GUCY2C RT-qPCR. Prognostic risk categorization defined using occult tumor burden was the primary outcome measure. Association of prognostic variables and risk category were defined by multivariable polytomous and semi-parametric polytomous logistic regression. RESULTS: Occult tumor burden stratified this pN0 cohort into categories of low (60%; recurrence rate (RR) = 2.3% [95% CI 0.1-4.5%]), intermediate (31%; RR = 33.3% [23.7-44.1%]), and high (9%; RR = 68.0% [46.5-85.1%], P < 0.001) risk of recurrence. Beyond race and T stage, the number of analytic nodes was an independent marker of risk category (P < 0.001). When >12 nodes were analyzed, occult tumor burden almost completely resolved prognostic risk classification of pN0 patients. CONCLUSIONS: The prognostic utility of occult tumor burden assessed by GUCY2C RT-qPCR is dependent on the number of analytic lymph nodes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».