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Enregistrement W2110591706 · doi:10.1186/1477-7819-9-40

Thick primary melanoma has a heterogeneous tumor biology: an institutional series

2011· article· en· W2110591706 sur OpenAlexaff
Ari‐Nareg Meguerditchian, Kobby Asubonteng, Calvin Young, Bethany Lema, Gregory E. Wilding, John M. Kane

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgical Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurgical oncologyMedicineSeries (stratigraphy)MelanomaPrimary (astronomy)Computational biologyCancer researchPathologyOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thick melanomas (TM) ≥4 mm have a high risk for nodal and distant metastases. Optimal surgical management, prognostic significance of sentinel node biopsy (SLNB), and benefits of interferon (IFN) for these patients are unclear. As a continuum of increasing tumor thickness is placed into a single TM group, differences in biologic and clinical behavior may be lost. The purpose of this study was to better characterize the diverse biology in TM, including the value of increasing thickness and nodal status information, potentially identifying high risk TM subgroups that may warrant more aggressive treatment/follow up. METHODS: 155 consecutive TM patients treated at a single institution between 1971 and 2007 were retrospectively reviewed. Patient, disease and treatment features were analyzed with respect to disease-free (DFS) and overall survival (OS). RESULTS: Median patient age was 66 years and 68% of patients were men. The trunk was the most common TM location (35%), followed by the head and neck (29%) and lower extremities (20%). Median thickness was 6 mm and 61% were ulcerated. 6% patients had stage IV disease, 12% had clinical nodal metastases. Clinically negative lymph node basins were treated by observation (22 patients--15.4%), elective lymph node dissection (ELND) (24 patients--17.6%) or SLNB (91 patients--67%). 75% of ELND's and 53% of SLNB's were positive. Completion node dissection was performed in 38 SLNB+ patients and 22% had additional positive nodes. 17% of the study patients received IFN. At median follow up of 26 months, 5 year DFS and OS were 42% and 43.6%. For SLNB positive vs negative, median DFS were 22 vs 111 months (p = 0.006) and median OS were 41 vs 111 months (p = 0.006). When stratified by tumor thickness ≤ vs > 6 mm, 5 year DFS was 58.3% vs 20% (p < 0.0001) and OS was 62% vs 20% (P < 0.0001). IFN had no impact on DFS or OS (p = 0.98 and 0.8 respectively). CONCLUSION: Within the high risk group of patients with TM, cases with tumor thickness > 6 mm or a positive SLNB had a significantly worse DFS and OS (p < .0001, <.0001 and .006, .006).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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