Metastatic Melanoma in Sentinel Node–Negative Patients: The Ottawa Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lymph node involvement is a major independent prognostic factor for survival in patients with malignant melanoma. Sentinel lymph node biopsy (SLNB) detection of microscopic nodal melanoma has been shown to improve both 5-year survival and 5-year disease-free survival. OBJECTIVE: To determine the rate of metastatic melanoma in SLNB-negative patients at long-term follow-up. METHODS: Study subjects include all 152 patients who had a negative SLNB and were followed at the Ottawa Regional Cancer Centre (ORCC) between 1999 and 2004. Patients with a follow-up period less than 6 months, more than 1 primary melanoma, and metastatic melanoma at diagnosis were excluded. Age at diagnosis, sex, Breslow thickness, ulceration, mitoses, regression, Clark level, anatomical location, development of metastatic melanoma, time to detection of metastatic disease, and time to death from melanoma were studied. RESULTS: In this retrospective study at the ORCC, 40 of 140 (28.6%) patients with a single primary melanoma developed metastatic melanoma following negative SLNB at a mean follow-up of 63 months. CONCLUSION: The rate of metastatic melanoma following negative SLNB at long-term follow-up at the ORCC is higher than the upper limit of rates reported in the literature (6%-24%). The reason for this is multifactorial, and the long follow-up period of 5 years allowed for detection of metastatic disease at a mean of 3.9 years. Long-term prognosis may be guarded in node-negative patients with a primary cutaneous melanoma, and surveillance by a multidisciplinary team is crucial.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».