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Enregistrement W2990325986 · doi:10.1002/jso.25774

Association between patient age and the risk of mortality following local recurrence of a sacral chordoma

2019· article· en· W2990325986 sur OpenAlexaff
Matthew T. Houdek, Mario Hevesi, Joseph H. Schwab, Michael J. Yaszemski, Anthony M. Griffin, John H. Healey, Peter C. Ferguson, Francis J. Hornicek, Patrick J. Boland, Franklin H. Sim, Peter S. Rose, Jay S. Wunder

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone Tumor Diagnosis and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterNational Cancer InstituteWellcome Trust
Mots-clésMedicineChordomaSacrumSurgeryOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Local recurrence (LR) of sacral chordoma is a difficult problem and the mortality risk associated with LR remains poorly described. The purpose of this study was to evaluate the risk of mortality in patients with LR and determine if patient age is associated with mortality. METHODS: A total of 218 patients (144 male, 69 female; mean age 59 ± 15 years) with sacrococcygeal chordomas were reviewed. Cumulative incidence functions and competing risks for death due to disease and nondisease mortality were employed to analyze mortality trends following LR. RESULTS: The 10-year overall survival (OS) was 55%. Patients with LR had 44% 10-year OS, similar to patients without (59%; P = .38). The 10-year OS between those less than 55 compared with ≥55 years were similar (69% vs 48%; P = .52). The 10-year death due to disease was worse in patients with LR compared with those without (44% vs 84%; P < .001). In patients without LR, patients ≥55 years were 1.6-fold more likely to experience death due to other causes. CONCLUSIONS: Patients with an LR are more likely to die due to disease. Advanced patient age was associated with higher all-cause mortality following resection of sacral chordoma. LR of chordoma was associated with increased disease-specific mortality, regardless of age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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