A New Prognostic Staging System for Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Objective: To clarify the appropriateness of tumor “budding,” a quantifiable histologic variable, as 1 parameter in the construction of a new prognostic grading system for rectal cancer. Summary Background Data: Patient division according to an accurate prognostic prediction could enhance the effectiveness of postoperative adjuvant therapy and follow-up. Patients and Methods: Tumor budding was defined as an isolated cancer cell or a cluster composed of fewer than 5 cells in the invasive frontal region, and was divided into 2 grades based on its number within a microscopic field of ×250. We analyzed 2 discrete cohorts comprising 638 and 476 patients undergoing potentially curative surgery. Results: In the first cohort, high-grade budding (10 or more foci in a field) was observed in 30% of patients and was significantly associated with a lower 5-year survival rate (41%) than low-grade budding (84%). Similarly, in the second cohort, the 5-year survival rate was 43% in high-grade budding patients and 83% in low-grade budding patients. In both cohorts, multivariate analyses verified budding to be an independent prognosticator, together with nodal involvement and extramural spread. These 3 variables were given weighted scores, and the score range was divided to provide 5 prognostic groups (97%; 86%; 61%; 39%; 17% 5-year survival). The model was tested on the second cohort, and similar prognostic results were obtained. Conclusions: We propose that because of its relevance to prognosis and its reproducibility, budding is an excellent parameter for use in a grading system to provide a confident prediction of clinical outcome. Based on 2 discrete cohorts of rectal cancer patients, tumor “budding” was identified as a reproducible independent prognostic indicator that can improve the erroneous staging of advanced disease as early-stage disease. A grading system using the 3 parameters (tumor depth, nodal involvement, and budding) provided a wider spectrum of 5-year survival rates (18–98%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».