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Enregistrement W2808128746 · doi:10.1159/000489902

Prognostic Evaluations Tailored to Specific Gastric Neuroendocrine Neoplasms: Analysis Of 200 Cases with Extended Follow-Up

2018· article· en· W2808128746 sur OpenAlexaff
Alessandro Vanoli, Stefano La Rosa, Emanuela Miceli, Catherine Klersy, Roberta Maragliano, Francesca Capuano, Andrea Persichella, Michele Martino, Frediano Inzani, Ombretta Luinetti, Antonio Di Sabatino, Fausto Sessa, Marco Paulli, Gino Roberto Corazza, Guido Rindi, Cesare Bordi, Carlo Capella, Enrico Solcia

Notice bibliographique

RevueNeuroendocrinology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineEndocrinologyNeuroendocrine tumorsOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
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

Citations83
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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