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Enregistrement W2802716398 · doi:10.1530/erc-18-0100

Preventive medicine of von Hippel–Lindau disease-associated pancreatic neuroendocrine tumors

2018· article· en· W2802716398 sur OpenAlexaff
Tobias Krauß, Alfonso Massimiliano Ferrara, Thera P. Links, Ulrich F. Wellner, Irina Bancos, Andrey Kvachenyuk, Karina Villar Gómez de las Heras, M. Yu. Yukina, Roman Petrov, Garrett Bullivant, Laura von Duecker, Swati Jadhav, Ursula Ploeckinger, Staffan Welin, Camilla Schalin‐Jäntti, Oliver Gimm, Marija Pfeifer, Joanne Ngeow, Kornelia Hasse-Lazar, Gabriela Sansó, Xiao-Ping Qi, M Umit Ugurlu, Rene E Diaz, Nelson Wohllk, Mariola Pęczkowska, Jens Aberle, Delmar Muniz Lourenço, Maria Adelaide A. Pereira, Maria Candida Barisson Villares Fragoso, Ana O. Hoff, Madson Q. Almeida, A Violante, Ana Rosa Pinto Quidute, Zhewei Zhang, Monica Sala, Luis Robles Díaz, Tada Kunavisarut, Taweesak Wannachalee, Sirinart Sirinvaravong, Eric Jonasch, Simona Grozinsky‐Glasberg, Merav Fraenkel, D. G. Beltsevich, В. И. Егоров, Dirk Bausch, M. Schott, Nikolaus Tiling, Gianmaria Pennelli, Stefan Zschiedrich, Roland Därr, Juri Ruf, Timm Denecke, Karl-Heinrich Link, Stefania Zovato, Ernst von Dobschuetz, Svetlana Yaremchuk, Holger Amthauer, Özer Makay, Attila Patócs, Martin K. Walz, Tobias B. Huber, Jochen Seufert, Per Hellman, Raymond H. Kim, Ekaterina Kuchinskaya, Francesca Schiavi, Angelica Malinoc, Nicole Reisch, Barbara Jarząb, Marta Barontini, Andrzej Januszewicz, Nalini Shah, William F. Young, Giuseppe Opocher, Charis Eng, Hartmut P.H. Neumann, Birke Bausch

Notice bibliographique

RevueEndocrine Related Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCleveland Clinic
Mots-clésVon Hippel–Lindau diseaseNeuroendocrine tumorsMedicineDiseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic neuroendocrine tumors (PanNETs) are rare in von Hippel–Lindau disease (VHL) but cause serious morbidity and mortality. Management guidelines for VHL-PanNETs continue to be based on limited evidence, and survival data to guide surgical management are lacking. We established the European-American-Asian-VHL-PanNET-Registry to assess data for risks for metastases, survival and long-term outcomes to provide best management recommendations. Of 2330 VHL patients, 273 had a total of 484 PanNETs. Median age at diagnosis of PanNET was 35 years (range 10–75). Fifty-five (20%) patients had metastatic PanNETs. Metastatic PanNETs were significantly larger (median size 5 vs 2 cm; P < 0.001) and tumor volume doubling time (TVDT) was faster (22 vs 126 months; P = 0.001). All metastatic tumors were ≥2.8 cm. Codons 161 and 167 were hotspots for VHL germline mutations with enhanced risk for metastatic PanNETs. Multivariate prediction modeling disclosed maximum tumor diameter and TVDT as significant predictors for metastatic disease (positive and negative predictive values of 51% and 100% for diameter cut-off ≥2.8 cm, 44% and 91% for TVDT cut-off of ≤24 months). In 117 of 273 patients, PanNETs >1.5 cm in diameter were operated. Ten-year survival was significantly longer in operated vs non-operated patients, in particular for PanNETs <2.8 cm vs ≥2.8 cm (94% vs 85% by 10 years; P = 0.020; 80% vs 50% at 10 years; P = 0.030). This study demonstrates that patients with PanNET approaching the cut-off diameter of 2.8 cm should be operated. Mutations in exon 3, especially of codons 161/167 are at enhanced risk for metastatic PanNETs. Survival is significantly longer in operated non-metastatic VHL-PanNETs.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
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

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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