Effect of PET-CT on disease recurrence and its management in patients with potentially resectable colorectal cancer liver metastases: The long-term results of a randomized control trial.
Notice bibliographique
Résumé
562 Background: The PETCAM randomized trial evaluated the effect of preoperative PET-CT (vs. no PET-CT) on surgical management in patients with colorectal cancer liver metastases. In this study, 8% of patients had a change in surgical management, including a higher proportion of major liver resections in the PET-CT arm. The current study compares the intervention groups for 5-year disease free (DFS) and overall survival (OS), and evaluated their long-term clinical course, i.e. sites of recurrence and management of disease recurrence. Methods: Recruitment to the trial occurred between 2005-2010, with last follow-up in 2013. Data on recurrence, management of recurrence and mortality from 2013-2017 was collected from patient’s charts. Recurrences according to site and management were described. Cox proportional Hazard Models were used to calculate the risk for recurrence and death. OS was calculated with Kaplan-Meir method and compared with log-rank test. Results: At 5 years, 157 of 404 (39%) patients were still alive and 19 patients were lost to follow-up. Median follow-up is 4.2 years. There were no differences in DFS (HR: 1.12, 95%CI: 0.88-1.42) or OS (HR: 0.97, 95%CI: 0.74-1.28) between groups. The median DFS for the 372 patients who had surgery was 17 months, 95%CI: 14.7-19.4. Risks factors for recurrence were: extrahepatic disease, liver tumour size, and nodal stage. The median OS for all patients was 50 months, 95%CI: 43.5-64.3. Risks factors for death also included age and prior use of chemotherapy. During the follow-up period, 287/404, 71% patients recurred (mostly liver and lung); 137 (48%) were treated solely with chemotherapy and 35% were treated with surgery with curative intent. Of these, the majority recurred (109/116, 94%). The median OS following first recurrence was 27.5 months, 95%CI: 23-30. Conclusions: PET-CT did not improve DFS or OS. Survival following liver resection is similar to previous reports, however most patients experience disease recurrence. A substantial proportion of patients who recur undergo surgery, however it is likely that they will recur again.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».