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Enregistrement W2267182664 · doi:10.1016/j.jamcollsurg.2016.01.046

Time-to-Surgery and Survival Outcomes in Resectable Colorectal Liver Metastases: A Multi-Institutional Evaluation

2016· article· en· W2267182664 sur OpenAlexaff
Julie N. Leal, Alexsander K. Bressan, Neeta Vachharajani, Mithat Gönen, T. Peter Kingham, Michael I. D’Angelica, Peter J. Allen, Ronald P. DeMatteo, Majella B. Doyle, Oliver F. Bathe, Paul D. Greig, Alice C. Wei, William C. Chapman, Elijah Dixon, William R. Jarnagin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelSurvival analysisUnivariate analysisInternal medicineCohortRetrospective cohort studySurgeryLog-rank testChemotherapyColorectal cancerOncologyMultivariate analysisConfidence intervalCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resection of colorectal liver metastases (CRLM) is associated with improved survival; however, the impact of time to resection on survival is unknown. The current multi-institutional study sought to evaluate the influence of time from diagnosis (Dx) to resection (Rx) on survival outcomes among patients with resectable, metachronous CRLM and to compare practice patterns across hospitals. STUDY DESIGN: Medical records of patients with ≤4 metachronous CRLM treated with surgery were reviewed and analyzed retrospectively. Time from Dx to Rx was analyzed as a continuous variable and also dichotomized into 2 groups (group 1: Dx to Rx <3 months and group 2: Dx to Rx ≥3 months) for additional analysis. Survival time distributions after resection were estimated using the Kaplan-Meier method. Between-group univariate comparisons were based on the log-rank test and multivariable analysis was done using Cox proportional hazards model. RESULTS: From 2000 to 2010, six hundred and twenty-six patients were identified. Type of initial referral (p < 0.0001) and use of neoadjuvant (p = 0.04) and/or adjuvant (p < 0.0001) chemotherapy were significantly different among hospitals. Patients treated with neoadjuvant chemotherapy (n = 108) and those with unresectable disease at laparotomy (n = 5) were excluded from final evaluation. Median overall survival and recurrence-free survival were 74 months (range 63.8 to 84.2 months) and 29 months (range 23.9 to 34.1 months), respectively. For the entire cohort, longer time from Dx to Rx was independently associated with shorter overall survival (hazard ratio = 1.12; 95% CI, 1.06-1.18; p < 0.0001), but not recurrence-free survival. Median overall survival for group 1 was 76 months (range 62.0 to 89.2 months) vs 58 months (range 34.3 to 81.7 months) in group 2 (p = 0.10). Among patients with available data pertaining to adjuvant chemotherapy (N = 457; 318 treated and 139 untreated), overall survival (87 months [range 71.2 to 102.8 months] vs 48 months [range 25.3 to 70.7 months]; p <0.0001), and recurrence-free survival (33 months [range 25.3 to 40.7 months] vs 22 months [range 14.5 to 29.5 months]; p = 0.05) were improved significantly. CONCLUSIONS: In select patients undergoing initial resection for CRLM, longer time from Dx to Rx is independently associated with worse overall survival. In addition, despite uniform disease characteristics, practice patterns related to definitely resectable CRLM vary significantly across hospitals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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