Prognostic Evaluations Tailored to Specific Gastric Neuroendocrine Neoplasms: Analysis Of 200 Cases with Extended Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastric neuroendocrine neoplasms (NENs) are very heterogeneous, ranging from mostly indolent, atrophic gastritis-associated, type I neuroendocrine tumors (NETs), through highly malignant, poorly differentiated neuroendocrine carcinomas (pdNECs), to sporadic type III NETs with intermediate prognosis, and various rare tumor types. Histologic differentiation, proliferative grade, size, level of gastric wall invasion, and local or distant metastases are used as prognostic markers. However, their value remains to be tailored to specific gastric NENs. METHODS: Series of type I NETs (n = 123 cases), type III NETs (n = 34 cases), and pdNECs (n = 43 cases) were retrospectively collected from four pathology centers specializing in endocrine pathology. All cases were characterized clinically and histopathologically. During follow-up (median 93 months) data were recorded to assess disease-specific patient survival. RESULTS: Type I NETs, type III NETs, and pdNECs differed markedly in terms of tumor size, grade, invasive and metastatic power, as well as patient outcome. Size was used to stratify type I NETs into subgroups with significantly different invasive and metastatic behavior. All 70 type I NETs < 0.5 cm (micro-NETs) were uneventful. Ki67-based grading proved efficient for the prognostic stratification of type III NETs; however, grade 2 (G2) was not associated with tumor behavior in type I NETs. Although G3 NETs (2 type I and 9 type III) had a very poor prognosis, it was found that patient survival was longer with type III G3 NETs compared to pdNECs. CONCLUSIONS: Given the marked, tumor type-related behavior differences, evaluation of gastric NEN prognostic parameters should be tailored to the type of neoplastic disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».