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Enregistrement W2966733378 · doi:10.1200/jco.2006.24.18_suppl.4051

Use of lymph node ratio improves staging and selection criteria for adjuvant therapy of gastric cancer

2006· article· en· W2966733378 sur OpenAlexaff
Natalie G. Coburn, Carol J. Swallow, Alex Kiss, Calvin Law

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreWomen's College HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymph nodeHazard ratioCancerInternal medicineProportional hazards modelSurveillance, Epidemiology, and End ResultsPopulationEpidemiologyOncologyStage (stratigraphy)Cancer stagingAdjuvant therapyConfidence intervalCancer registry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4051 Background: Despite 1997 American Joint Commission on Cancer (AJCC) guidelines stipulating assessment of ≥15 lymph nodes (LN) for staging of gastric cancer, only one third of patients in the Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) database from 1998–2002 had ≥15 LN assessed (ASCO 2005 #4004), with resultant understaging and probable under-treatment. In series from Asia and Europe, Lymph Node Ratio (LNR), the ratio of positive to total LN assessed, has been shown to be more accurate for staging than number of positive LN. However, most of these excluded cases with <15 LN assessed. We examined the utility of LNR in a North American population. Methods: Using SEER data, we identified 9503 M0 resected gastric cancer cases from 1988–2002. LNR was categorized as 0%, 1–10%, 11–30%, 31–50% and >50%. For node negative cases (LNR = 0%, n = 3652), we stratified by number of LN assessed (A=1–4; B = 5–9; C = 10–14; D≥15). For each AJCC stage or LNR strata, the degree of understaging in patients with inadequate LN assessment was measured by survival difference on Kaplan-Meier curves. Cox proportional hazard ratio (HR) models determined the effect of stratifying node negative patients and the accuracy of LNR for prognostication. Results: 27% of patients had a LNR > 50%, a high proportion compared to Asian series. Fewer nodes assessed resulted in a higher likelihood of being node negative. In node negative cases, the HR of death increased for those with fewer LN assessed (vs. Group D, with 95% CI): A: HR=1.6 (1.5–1.8); B: HR = 1.3 (1.1–1.5); C: HR = 1.3 (1.1–1.5). Understaging was observed for patients with inadequate LN assessment when AJCC criteria were used (p < 0.0001); this effect significantly decreased by using LNR. LNR had superior prognostic accuracy in Cox models. Conclusions: This study examines LNR in the largest series of resected gastric cancer in the literature, and the only one in which the majority of cases were inadequately staged. LNR significantly decreases understaging and improves prognostic ability. Node negative patients, nearly one third of cases, should be risk stratified by number of LN assessed, and considered for adjuvant therapy on this basis. LNR should be used to stratify node positive patients in clinical trials, and to provide more accurate staging and prognostication. No significant financial relationships to disclose.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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