Predicting Survival in Patients Undergoing Resection for Locally Recurrent Retroperitoneal Sarcoma: A Study and Novel Nomogram from TARPSWG
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The role of surgery for first relapse locally recurrent retroperitoneal sarcoma (RPS-LR1) is uncertain. We report outcomes of the largest RPS-LR1 series and propose a new prognostic nomogram. EXPERIMENTAL DESIGN: Patients with consecutive RPS-LR1 without distant metastases who underwent resection at 22 centers (2002-2011) were included. Endpoints were disease-free and overall survival (DFS, OS) and crude-cumulative-incidence (CCI) of local/distant recurrence from second surgery. Nomograms predicting DFS and OS from second surgery were developed and validated (calibration plots); discrimination was assessed (Harrell C index). RESULTS: Of 684 patients identified, full prognostic variable data were available for 602. Initial surgery for primary RPS was performed at our institutions in 188 patients (31%) and elsewhere in 414 (69%). At a median follow-up of 119 months [Interquartile range (IQR), 80-169] from initial surgery and 75 months (IQR 50-105) from second surgery, 6-year DFS and OS were 19.2% [95% confidence interval (CI), 16.0-23.0%] and 54.1% (95% CI, 49.8-58.8%), respectively. Recurrence patterns and survival probability were histology-specific, with liposarcoma subtypes having the highest 6-year CCI of second local recurrence (LR, 60.2%-70.9%) and leiomyosarcoma (LMS) having higher 6-year CCI of distant metastasis (DM, 36.3%). Nomograms included age at second surgery, multifocality, grade, completeness of second surgery, histology, chemotherapy/radiotherapy at first surgery, and number of organs resected at first surgery. OS and DFS nomograms showed good calibration and discriminative ability (C index 0.70 and 0.67, respectively). CONCLUSIONS: We developed nomograms to predict DFS and OS for patients undergoing RPS-LR1 resection. Nomograms provide individualized, disease-relevant estimations of survival for RPS-LR1 patients and assist in clinical decisions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».