Validation of a prediction model for avoiding post-chemotherapy retroperitoneal lymphadenectomy in patients with metastatic nonseminomatous germ cell cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Post-chemotherapy residual masses (PCRMs) may contain persistent cancer or teratoma in more than 50% of patients with metastatic non-seminomatous germ cell tumours (mNSGCTs). Retroperitoneal lymph node dissection (RPLND) is curative, but controversy exists about selection criteria for surgery. A validated prediction model by Vergouwe et al (2007) based on over 1000 patients was evaluated at our centre. METHODS: mNSGCT patients treated with RPLND for PCRMs were identified from an electronic database. Typographical errors in the model were identified and corrected using their 2003 publication, but retaining the 2007 coefficients. Six clinical variables were included in the model and the calculated probability of benign tissue was compared with pathology. "Benign tissue only" was considered a positive test outcome in patients with a predicted probability of "benign tissue only" greater than 70%. RESULTS: Fifty-two (52) mNSGCT patients between 1980 and 2014 were evaluable. Median age was 32 years (range 17-52) and International Germ Cell Consensus Classification (IGCCC) prognostic stages were: good 46.2%, intermediate 32.7%, and poor 21.2%. Most patients received bleomycin/etoposide/cisplatin (BEP) chemotherapy and full bilateral RPLND. Pathology showed residual cancer or teratoma in 31 patients (59.6%) and benign findings in 21 patients (40.6%). Positive and negative predictive values and accuracy were 100%, 69%, and 73%, respectively. CONCLUSIONS: "Benign tissue only" was found in 100% of patients in whom this was predicted using our pre-determined criteria. This study involved a limited number of patients, but confirms the potential value of the Vergouwe et al model. Routine use of this prediction model in clinical practice should be tested for mNSGCT patients with PCRMs.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».