Metastatic Malignant Thymoma to the Abdomen: A SEER Database Review and Assessment of Treatment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thymoma is a neoplasm occurring in 0.15 of 100,000 persons/year. Abdominal metastases are rare. We report the incidence of malignant thymoma (MT) and suggest imaging and treatment options for cases of abdominal metastasis. METHODS: A National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology and End Results database review was conducted to identify MT cases, followed by a literature review examining cases of metastases to the abdomen. Incidence rates were calculated, and symptoms, treatments, size and location of tumors, disease-free interval (DFI), and survival time were recorded. RESULTS: From 1973 to 2008, a total of 1,588 MT cases were identified (45.4 cases/year), which were extrapolated to 2,724 over 60 years. Incidence has risen from 17 cases in 1973 to 90 cases in 2008, with a larger incidence in males than females (0.23 vs. 0.17 per 100,000). There were 25 cases of abdominal metastasis (0.92%), 13 of which were asymptomatic. There was a wide variety of DFI and survival noted amongst the case reports. Multiple treatment modalities were used. CONCLUSIONS: The incidence of MT is on the rise with a male predominance. All patients should receive routine imaging to look for extrathoracic metastases as half will not have symptoms. All patients with abdominal metastases should be treated using a multimodal approach.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».