Using pet-ct to Reduce Futile Thoracotomy Rates in Non-Small-Cell Lung Cancer: A Population-Based Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Combined positron-emission tomography and computed tomography (pet-ct) reduces futile thoracotomy (ft) rates in patients with non-small-cell lung cancer (nsclc). We sought to identify preoperative risk factors for ft in patients staged with pet-ct. METHODS: We retrospectively reviewed all patients referred to the BC Cancer Agency during 2009-2010 who underwent pet-ct and thoracotomy for nsclc. Patients with clinical N2 disease were excluded. An ft was defined as any of a benign lesion; an exploratory thoracotomy; pathologic N2 or N3, stage iiib or iv, or inoperable T3 or T4 disease; and recurrence or death within 1 year of surgery. RESULTS: Of the 108 patients who met the inclusion criteria, ft occurred in 27. The main reason for ft was recurrence within 1 year (14 patients) and pathologic N2 disease (10 patients). On multivariate analysis, an Eastern Cooperative Oncology Group performance status greater than 1, a pet-ct positive N1 status, a primary tumour larger than 3 cm, and a period of more than 16 weeks from pet-ct to surgery were associated with ft. N2 disease that had been negative on pet-ct occurred in 21% of patients with a pet-ct positive N1 status and in 20% of patients with tumours larger than 3 cm and non-biopsy mediastinal staging only. The combination of pet-ct positive N1 status and a primary larger than 3 cm had 85% specificity, and the presence of either risk factor had 100% sensitivity, for ft attributable to N2 disease. CONCLUSIONS: To reduce ft attributable to N2 disease, tissue biopsy for mediastinal staging should be considered for patients with pet-ct positive N1 status and with tumours larger than 3 cm even with a pet-ct negative mediastinum.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».