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Enregistrement W2808615542 · doi:10.1002/cncr.31578

The classification of pediatric and young adult renal cell carcinomas registered on the children's oncology group (COG) protocol AREN03B2 after focused genetic testing

2018· article· en· W2808615542 sur OpenAlexaff
Mariana M. Cajaiba, Lisa Dyer, James I. Geller, Lawrence J. Jennings, David George, Dawn A. Kirschmann, Stephen Rohan, Nicholas G. Cost, Geetika Khanna, Elizabeth A. Mullen, Jeffrey S. Dome, Conrad V. Fernandez, Elizabeth J. Perlman

Notice bibliographique

RevueCancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthChildren’s Oncology GroupNational Cancer InstituteSt. Baldrick's Foundation
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaChromophobe cellOncologyInternal medicineClear cellTuberous sclerosisTFE3PathologyProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Renal cell carcinomas (RCCs) are rare in young patients. Knowledge of their pathologic and molecular spectrum remains limited, and no prospective studies have been performed to date in this population. This study analyzes patients diagnosed with RCC who were prospectively enrolled in the AREN03B2 Children's Oncology Group (COG). The objective was to classify these tumors with the aid of focused genetic testing and to characterize their features. METHODS: All tumors registered as RCC by central review were retrospectively re-reviewed and underwent additional ancillary studies. Tumors were classified according to the 2016 World Health Organization classification system when possible. RESULTS: In total, 212 tumors were identified, and these were classified as microphthalmia transcription factor (MiT) translocation RCC (MiT-RCC) (41.5%), papillary RCC (16.5%), renal medullary carcinoma (12.3%), chromophobe RCC (6.6%), clear cell RCC (3.3%), fumarate hydratase-deficient RCC (1.4%), and succinate dehydrogenase-deficient RCC (0.5%). Other subtypes included tuberous sclerosis-associated RCC (4.2%), anaplastic lymphoma kinase (ALK)-rearranged RCC (3.8%), thyroid-like RCC (1.4%), myoepithelial carcinoma (0.9%), and unclassified (7.5%). MiT-RCCs were classified as either transcription factor E3 (TFE3) (93.2%) or EB (TFEB) (6.8%) translocations, and characterization of fusion partners was possible in most tumors. CONCLUSIONS: The current study delineates the frequency of distinct RCC subtypes in a large prospective series of young patients and contributes knowledge to the diagnostic, clinical, and genetic features of MiT-RCC, the most common subtype among this age group. The identification of rare subtypes expands the spectrum of RCC in young patients, supporting the need for a thorough diagnostic workup. These studies may aid in the introduction of specific therapies for different RCC subtypes in the future. Cancer 2018. © 2018 American Cancer Society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations104
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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