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Enregistrement W2921577079 · doi:10.1200/jco.2019.37.7_suppl.531

Clinical features and outcomes of secondary somatic malignancy (SSM) associated with primary mediastinal nonseminomatous germ cell tumors (PM-NSGCT).

2019· article· en· W2921577079 sur OpenAlexaff
Lucas Dean, Nathan C. Wong, Shawn Dason, Sumit Isharwal, Mark T.A. Donoghue, Liwei Jia, William D. Tap, Gabriella Joseph, Samuel A. Funt, Deaglan Joseph McHugh, Hikmat Al‐Ahmadie, Victor E. Reuter, Joel Sheinfeld, Dean F. Bajorin, Robert J. Motzer, George J. Bosl, Manjit S. Bains, David R. Jones, David B. Solit, Darren R. Feldman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerm cell tumorsRhabdomyosarcomaSarcomaMalignancyMediastinumNeuroblastomaInternal medicineChemotherapyOncologyRadiologySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

531 Background: The incidence of secondary somatic malignancy (SSM) arising from teratoma is increased in 2 settings; late relapse and primary mediastinal nonseminomatous germ cell tumors (PM-NSGCT). Here, we report the clinical features and outcomes of patients with SSM in the setting of PM-NSGCT. Methods: Between 1985 and 2018, 29 patients with PM-NSGCT and SSM who had sufficient clinical follow-up to evaluate outcome were identified. Clinical and pathologic parameters were reviewed. The Kaplan-Meier method was used to estimate overall survival (OS) from time of SSM diagnosis and the log rank test to compare estimates. Results: Median age was 28 years (range 18-59) and all patients were male. Most presented with local symptoms (n=24, 83%), elevated tumor markers (n=26, 90%), and disease isolated to the mediastinum (n=25, 86%). A total of 39 SSM histologies were present in the 29 cases, with 8 (28%) having 2 (n=6) or 3 (n=2) SSM histologies; 25 (86%) also had viable non-teratomatous GCT in the mediastinal mass. Sarcoma was found in all 29 cases including rhabdomyosarcoma (n=15), angiosarcoma (n=6), sarcoma NOS (n=5), spindle cell (n=4), PNET (n=3), and other (n=3). Non-sarcoma histologies (n=1 each) included AML, SCC, and neuroblastoma. Most patients received GCT-directed chemotherapy followed by an attempt at surgical resection (90%). With a median follow-up of 2 years for survivors, median OS was 1.8 years (95% CI 0-3.9 years), with 18 patients succumbing to disease. Complete surgical resection was achieved in 23 men (79%) and was associated with superior OS (3.1 vs. 0.3 years, p=0.005). At relapse or progression, 11 received SSM histology-directed and 7 GCT-directed chemotherapy with no difference in OS (1.3 vs. 1.2 years, p=0.993). 7 patients developed SSM in the form of leukemia, a finding associated with significantly inferior OS (0.3 vs. 3.0 years, p=0.009). Conclusions: Sarcoma is the predominant SSM histology associated with PM-NSGCT and portends a poor prognosis even with initially localized disease. Complete resection following chemotherapy is critical to achieving long-term survival whereas SSM in the form of leukemia portends especially poor outcome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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