Treatment and outcomes of neuroendocrine malignancies (NEMs) of the rectum.
Notice bibliographique
Résumé
594 Background: NEMs of the rectum are rare and standard therapy is not well defined. We sought to characterize the clinicopathologic features, locoregional, and systemic management of a series of rectal NEMs and correlated these with outcomes. Methods: Patients referred to the BC Cancer Agency with rectal NEMs between 2005-2011 were included. Well-differentiated tumors with a Ki67 ≤20% and/or mitotic count ≤ 20 per high power field were classified as neuroendocrine tumors (NETs) while poorly differentiated tumors with higher Ki67 and/or mitotic count were classified as neuroendocrine carcinomas (NECs). Results: Of 28 NEMs, 18 (64%) NETs, and 9 (36%) NECs were identified with a median age of 56 and 59, respectively. Of 15 patients with stage I-III NETs, 13 underwent local excision, 2 had a surgical resection and none received pelvic radiation. Univariate analysis demonstrated an association between tumor size (< 1cm, 1-2 cm, > 2cm) and T stage (χ2 = 10.7, p = 0.03). One of 15 NETs developed distant relapse 8.9 months after surgical resection of a T1bN1 tumor. Of 9 NECs, only 2 presented with stage I-III tumors and were treated with radiation (1) or surgery (1). One patient developed distant relapse 4.8 months after radiation. Among all NEMs, liver was the most common site of metastasis (n = 10) followed by bone (n = 3). Median overall survival was 46.5 and 4.8 months for NETs and NECs (p < 0.01), respectively. Conclusions: Rectal NEMs comprise a rare subgroup of rectal tumors and may be classified as NETs or NECs. NETs generally present with early stage disease and are associated with good outcomes with local excision and without pelvic radiation. Rectal NECs frequently present with advanced disease and are associated with poor outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».