Risk stratification of high‐risk metastatic neuroblastoma: A report from the HR‐NBL‐1/SIOPEN study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk stratification is crucial to treatment decision-making in neuroblastoma. This study aimed to explore factors present at diagnosis affecting outcome in patients aged ≥18 months with metastatic neuroblastoma and to develop a simple risk score for prognostication. PROCEDURE: Data were derived from the European high-risk neuroblastoma 1 (HR-NBL1)/International Society for Paediatric Oncology European Neuroblastoma (SIOPEN) trial with analysis restricted to patients aged ≥18 months with metastatic disease and treated prior to the introduction of immunotherapy. Primary endpoint was 5-year event-free survival (EFS). Prognostic factors assessed were sex, age, tumour MYCN amplification (MNA) status, serum lactate dehydrogenase (LDH)/ferritin, primary tumour and metastatic sites. Factors significant in univariate analysis were incorporated into a multi-variable model and an additive scoring system developed based on estimated log-cumulative hazard ratios. RESULTS: The cohort included 1053 patients with median follow-up 5.5 years and EFS 27 ± 1%. In univariate analyses, age; serum LDH and ferritin; involvement of bone marrow, bone, liver or lung; and >1 metastatic system/compartment were associated with worse EFS. Tumour MNA was not associated with worse EFS. A multi-variable model and risk score incorporating age (>5 years, 2 points), serum LDH (>1250 U/L, 1 point) and number of metastatic systems (>1, 2 points) were developed. EFS was significantly correlated with risk score: EFS 52 ± 9% for score = 0 versus 6 ± 3% for score = 5 (P < 0.0001). CONCLUSIONS: A simple score can identify an "ultra-high risk" (UHR) cohort (score = 5) comprising 8% of patients with 5-year EFS <10%. These patients appear not to benefit from induction therapy and could potentially be directed earlier to alternative experimental therapies in future trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».