Detection of Relapse by Tumor Markers Versus Imaging in Children and Adolescents With Nongerminomatous Malignant Germ Cell Tumors: A Report From the Children’s Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate relapse detection methods among children and adolescents with nongerminomatous malignant germ cell tumors (MGCTs) and to determine whether tumor markers alone might be sufficient for surveillance. METHODS: We retrospectively reviewed all patients enrolled in a phase III, single-arm trial for low-risk and intermediate-risk MGCTs. The method used to detect relapse was assessed based on case report forms, tumor markers, imaging, and pathology reports. Relapses were classified into one of two categories on the basis of whether they were (1) detectable by tumor marker elevation or (2) not detectable by tumor markers. RESULTS: A total of 302 patients were enrolled, and 284 patients had complete data for review. Seven patients had normal tumor markers at initial diagnosis, and none experienced a relapse. At a median follow-up of 5.3 years, 48 patients (16.9%) had experienced a relapse. After central review, 47 of 48 relapses (98%) were detected by tumor marker elevation. Of the 47 patients, 16 (33.3%) had abnormal tumor markers with normal/unknown imaging, 31 patients (64.6%) had abnormal tumor markers with abnormal imaging, and one patient (2.1%) had abnormal imaging with unknown marker levels at relapse. CONCLUSION: Tumor marker elevation is a highly sensitive method of relapse surveillance, at least among children and adolescents with tumor marker elevation at initial diagnosis. Eliminating exposure to imaging with ionizing radiation may enhance the safety of relapse surveillance in patients treated for MGCT.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».