Contribution of Immunoscore and Molecular Features to Survival Prediction in Stage III Colon Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The American Joint Committee on Cancer staging and other prognostic tools fail to account for stage-independent variability in outcome. We developed a prognostic classifier adding Immunoscore to clinicopathological and molecular features in patients with stage III colon cancer. Methods Patient (n = 559) data from the FOLFOX arm of adjuvant trial NCCTG N0147 were used to construct Cox models for predicting disease-free survival (DFS). Variables included age, sex, T stage, positive lymph nodes (+LNs), N stage, performance status, histologic grade, sidedness, KRAS/BRAF, mismatch repair, and Immunoscore (CD3+, CD8+ T-cell densities). After determining optimal functional form (continuous or categorical) and within Cox models, backward selection was performed to analyze all variables as candidate predictors. All statistical tests were two-sided. Results Poorer DFS was found for tumors that were T4 vs T3 (hazard ratio [HR] = 1.76, 95% confidence interval [CI] = 1.19 to 2.60; P = .004), right- vs left-sided (HR = 1.52, 95% CI = 1.14 to 2.04; P = .005), BRAF V600E (HR = 1.74, 95% CI = 1.26 to 2.40; P < .001), mutant KRAS (HR = 1.66, 95% CI = 1.08 to 2.55; P = .02), and low vs high Immunoscore (HR = 1.69, 95% CI = 1.22 to 2.33; P = .001) (all P < .02). Increasing numbers of +LNs and lower continuous Immunoscore were associated with poorer DFS that achieved significance (both Ps< .0001). After number of +LNs, T stage, and BRAF/KRAS, Immunoscore was the most informative predictor of DFS shown multivariately. Among T1–3 N1 tumors, Immunoscore was the only variable associated with DFS that achieved statistical significance. A nomogram was generated to determine the likelihood of being recurrence-free at 3 years. Conclusions The Immunoscore can enhance the accuracy of survival prediction among patients with stage III colon cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle