Assessing tools for management of noncolorectal nonneuroendocrine liver metastases: External validation of a prognostic model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Selection criteria and benefits for resection of noncolorectal, nonneuroendocrine liver metastases (NCNNELM) remain debated. A prognostic score was developed by the Association Française de Chirurgie (AFC) for patient selection, but not validated. We performed a geographic external validation of this score. METHODS: Patients with resected NCNNELM from six institutions (2000-2014) were assigned risk groups based on the AFC score. Discrimination was evaluated by visually inspecting separation of overall survival (OS) curves among risk categories. The slope of the continuous score on OS and hazard ratios for risk categories were examined. RESULTS: Of 165 patients, 53 (32.1%) were low-risk, 85 (51.5%) intermediate-risk, and 27 (16.4%) high-risk. The OS curves did not separate among risk groups: 5-year OS were 60.1% (low), 57.1% (intermediate), and 55.6% (high). The parameter estimate (0.02) indicated lower discrimination than in the AFC cohort. Hazard ratios of 1.05 (0.63 to 1.70) for low vs intermediate, 0.87 (0.46 to 1.64) for low vs high, and 0.83 (0.46 to 1.49) for intermediate vs. high, demonstrated lack of discrimination in OS among risk groups. CONCLUSION: While long-term survival is achievable, discrimination of the AFC score is not maintained in a geographic external cohort of resected NCNNELM. It is not generalizable to this external population.
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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 | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».