Impact of tumour thickness on survival after radical radiation and surgery in malignant pleural mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
Tumour thickness was assessed to determine if this parameter could refine patients' selection for multimodality therapy in malignant pleural mesothelioma. We reviewed 65 consecutive treatment-naïve malignant pleural mesothelioma patients undergoing surgery for mesothelioma after radiation therapy (SMART). Total tumour thickness was determined by measuring the maximal thickness on nine predefined sectors on the chest wall, mediastinum and diaphragm. After a median follow-up of 19 months, 40 patients (62%) developed recurrence and 36 died (55%). Total tumour thickness, ranging between 2.4 and 21 cm (median 6.9 cm), correlated with tumour volume (p<0.0001, R 2 =0.29) and maximum standardised uptake value (p=0.006, R 2 =0.11). Total tumour thickness had a significant impact on overall survival and disease-free survival in univariate analysis. In multivariate analysis, total tumour thickness remained an independent predictor of survival (p=0.02, hazard ratio (HR) 1.12, 95% CI 1.02–1.23) and disease-free survival (p=0.01, HR 1.13, 95% CI 1.03–1.24) along with epithelial histologic subtype (p<0.0001, HR 0.25, 95% CI 0.13–0.50) and pN2 disease (p=0.03, HR 2.15, 95% CI 1.07–4.33). Diaphragmatic tumour thickness correlated best with time to recurrence (p=0.002, R 2 =0.22) and time to death (p=0.003, R 2 =0.2). The impact of tumour thickness on survival and disease-free survival independent of histologic subtypes and nodal disease is extremely encouraging. This parameter could potentially be used to refine the clinical staging of malignant pleural mesothelioma and optimise patient selection for radical treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».