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Enregistrement W2971223929 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.11029

Clinical characteristics of nonosteogenic, non-Ewing’s sarcoma of the bone: Experience at the Toronto Sarcoma Program.

2019· article· en· W2971223929 sur OpenAlexaffabout
Zachary Veitch, Peter C. Ferguson, Anthony M. Griffin, Kanan Alshammari, Esmail Mutahar Al-Ezzi, Eoghan Ruadh Malone, Elizabeth G. Demicco, Brendan C. Dickson, Charles Catton, Peter Chung, Abha A. Gupta, Albiruni Ryan Abdul Razak, Jay S. Wunder

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcomaLeiomyosarcomaUndifferentiated Pleomorphic SarcomaBone SarcomaOsteosarcomaChemotherapyInternal medicineOncologyDoxorubicinCohortFibrosarcomaSurgerySoft tissue sarcomaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11029 Background: Non-osteogenic sarcoma of the bone is a rare entity comprising a heterogenous group of malignant tumors. Clinical characteristics and outcome data are sparse in the literature. We evaluated the characteristics and long-term outcomes of patients (pts) with this disease. Methods: Pts with non-osteogenic sarcoma of the bone treated at the Toronto Sarcoma Program from 1987-2017 were identified from our institutional sarcoma database. Patient characteristics (ie: age, gender, tumor size, histology, grade, necrosis, tumor location), treatment modality (ie: surgical management, chemotherapy, radiotherapy), and survival information were collected. Survival was estimated by Kaplan-Meier (log-rank). Multi-variate analysis (MVA) was used to evaluate characteristics for sarcoma specific survival. Results: Of 130 pts identified, 106 had non-metastatic disease with a median age of 46 (range 18-89). Male-to-female predominance was 1.5:1. Common histologies were undifferentiated pleomorphic sarcoma (UPS; 42%), leiomyosarcoma (21%), and fibrosarcoma (11%). Tumors were generally high grade (59%) and > 5 cm in size (73%). The majority of pts received chemotherapy (68%), with Cisplatin/Doxorubicin based regimens (95%). R0 resection was achieved in 85% of cases. Survival for the entire cohort, showed a median (m)DFS of 8.13 years (95%CI:2.52-18.02), and a mOS of 11.72 (95%CI:7.00-not reached [NR]). Median sarcoma specific survival was NR, however 15- and 25-year survivals were 60.4% and 52.6% respectively. MVA demonstrated axial tumor location (HR = 13.03; p = 0.005), no chemotherapy (HR = 4.50; p = 0.017) and tumor grade (G2: HR = 36.21; p = 0.012; G3: HR = 20.30; p = 0.015) as risk factors for sarcoma specific death. Tumor size > 10cm (p = 0.085) and necrosis > 90% (p = 0.082) trended towards significance. Conclusions: Non-osteogenic sarcoma of the bone is a rare tumor entity, with a predominant UPS histology. Patient outcomes are reasonable, with measurable long-term survival. Axial tumor location, absence of chemotherapy, and high-grade disease predict for worse survival outcome. Further evaluation with larger data series is warranted to more fully understand this disease.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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