Comparative performances of the 7th and the 8th editions of the American Joint Committee on Cancer staging systems for intrahepatic cholangiocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to evaluate and validate the 8th edition of the AJCC classification using a multi-institutional cohort of patients with intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC). METHODS: Patients undergoing curative-intent hepatic resection for ICC between 1990 and 2015 at 14 major hepatobiliary centers were included and were staged according to 7th and 8th editions AJCC criteria. RESULTS: A total of 1154 patients underwent liver resection for ICC. When patients were staged using the AJCC 7th edition, T2a, T2b, and T4 patients had a higher hazard ratio (HR) of death compared with T1 (T2a, HR 1.43, P = 0.004; T2b, HR 1.99, P < 0.001; T4, HR 2.20, P < 0.001). T3 patients had a higher HR of death compared with T1 patients (HR 1.30, P = 0.029) but lower than T2a and T2b. According to AJCC 8th edition, T1b, T2, and T4 patients were at higher risk of death compared with T1a patients (T1b, HR 1.91, P < 0.001; T2, HR 2.29, P < 0.001; T4, HR 4.16, P < 0.001). As in the AJCC 7th edition, AJCC 8th edition T3 patients had a higher HR of death compared with T1 patients (HR 1.65, P = 0.001) but lower than T1b and T2. AJCC 8th edition. T-category performed slightly better than AJCC 7th edition with a C-index of 0.609 versus 0.590. CONCLUSIONS: A staging system that perfectly discriminates between stages has not yet been developed, but the AJCC 8th edition was able to better stratify the risk of death of Stage III and T3 patients.
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 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».