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Enregistrement W2599490173 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.7551

Reducing futile thoracotomy rates in PET-CT staged non small cell lung cancer: Clinical risk factors from a population-based review.

2013· article· en· W2599490173 sur OpenAlexaff
Martin Smoragiewicz, Janessa Laskin, Don Wilson, Katherine Ramsden, Yongliang Zhai, Cheryl Ho

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerThoracotomyUnivariate analysisSurgeryPopulationOdds ratioInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7551 Background: The use of PET-CT in staging NSCLC reduces futile thoracotomy (FT) rates to approximately 30%. We aimed to identify pre-operative clinical risk factors for FT in patients (pts) staged with PET-CT. Methods: The British Columbia Cancer Agency (BCCA) provides care to 4.5 million people. A retrospective chart review was conducted on all pts referred to the BCCA in 2009-2010 who had staging PET-CT and thoracotomy for NSCLC. Exclusion criteria: tri-modality therapy, clinical N2 disease, or cancer within 5 years. FT was defined as benign lung lesion, exploratory thoracotomy, pathologic N2 disease, stage IIIB/IV, or recurrence or death < 1 year of surgery (sx). The FT and non-FT groups were compared with the Fisher test in univariate analysis and logistic regression model multivariate analysis. Results: 108 pts met inclusion criteria. Baseline characteristics: male 42%, median age 67 (45-82), ECOG 0-1/+2: 85%/15%, never/former/current smoker 18.5/42.5/39%, weight loss >10% 9%. Disease characteristics: nonsquamous/ squamous histology 72/28%, median primary tumor size 3.2 cm, median SUVmax 10.1, PET + N1 24%. Median time from PET to sx 29 days. 29% pts received adjuvant chemotherapy. Thoracotomy was futile in 27 pts (25%); 14 recurred < 1 yr of sx, 10 pathologic N2 and 1 each incomplete resection, pleural disease at sx, death within 1 yr. On univariate analysis, PET + N1 (odds ratio [OR] 3.77, p 0.008) and primary tumor size > 3.2cm (OR 2.93, p 0.026) were associated with FT. On multivariate analysis, ECOG >1 (OR 4.57, p 0.017), PET + N1 status (OR 4.24, p 0.006) and primary tumor size > 3.2cm (OR 2.87, p 0.039) were associated with FT. Among the 26 pts wth PET + N1, 44% underwent FT; 23% due to N2 disease, 19% relapsed within 1 yr, 4% incomplete sx. 27% had mediastinoscopy or EBUS staging. Among the 82 pts with PET – N1,18% underwent FT; 5% due to N2 disease, 11% relapsed < 1 yr, 2% pleural dx or death < 1 yr. Conclusions: Pre-operative ECOG >1, primary tumor size > 3.2 cm and PET + N1 are associated with higher rates of FT in NSCLC. PET + N1 disease corresponds to higher rates of N2 disease and surgical staging may reduce FT in this population. These factors should be taken into consideration to reduce FT rates in NSCLC.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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