Pancreatic neuroendocrine tumors (pNET) in adolescent and young adult (AYA) population: A multi-institutional study of characteristics and outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
e15173 Background: Pancreatic neuroendocrine tumors (pNETS) are rare entity that represents 5-10% of all pancreatic tumors. To date, limited studies detail characteristics and outcomes of pNET in AYA pts (AYAp). A multi-institutional retrospective study was conducted to elucidate the aforementioned. Methods: AYAp (18-44 years old), diagnosed with pNETs at the Institut Paoli-Calmettes France, Segal Cancer Centre Canada and Military Medical Academy Bulgaria between Aug 2002 to Dec 2013. Pts characteristics and outcomes were pooled for analysis. Survival data used Kaplan Meier methodology. Results: 28 AYAp (median 37 yo, range 19-44, 19 female) diagnosed with pNETS were identified. 3 VHL disease or 1 MNN were reported. The most frequent presenting symptoms were: abdominal cramps (46%), weight loss (25%), diarrhea (10%) and flushing (3%). Seven pts (25%) had a functioning tumor and 1 secreting. 53% were already metastatic (met) at the diagnosis with liver predominance (70%). Tumors were well differentiated (D)(60%), moderately-D (4%) and poorly-D (7%) with 25% unknown; 75% grade 1 or 2, 65% Ki-67 rate between 3-20%. Primary tumor was resected in 17 pts (61%) with 4 further undergoing liver resection. Seven pts received adjuvant or neoadjuvant chemotherapy. 13 pts went on to receive palliative chemotherapy, mainly platinum-based, with 30% receiving it in combination with Sandostatine LR. Only 1 pt everolimus. 46% and 10% went on to receive 2nd and 3d line respectively. The median follow-up was 28.2 months (mo) (0.2-185). Survival data are presented in the Table. Conclusions: pNETs in AYAp are a heterogeneous and poorly understood disease with prognosis dependent on tumor biology, extensiveness of surgery and response to systemic treatments. Half of pts in our cohort had met disease at the diagnosis and were associated with poorer outcomes. With approval of tyrosine kinase inhibitors in 2011, their role in AYAp remain to be answered. Further international collaboration will be required. Median OS survival (mo) OS 1 year 2 year 5year Median DFS mo (range) Median PFS mo (range) Total n = 28 170 72% 58% 52% - - Non Met disease n = 13 ongoing - 42 (4-131) - Met disease n = 15 34.4 - - 13 (0.4-35)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».