Evaluating the impact of lymph node resampling on colorectal cancer nodal stage
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Nodal staging in colorectal cancer (CRC) informs prognosis and guides adjuvant treatment decisions. A standard minimum of 12 lymph nodes is widely used, with additional sampling being performed as required. However, there are few data on how lymph node resampling in this context has an impact on nodal stage. The aims of this study were to evaluate the effectiveness of resampling in detecting metastases and tumour deposits, and the impact on stage. METHODS AND RESULTS: A retrospective cohort analysis was performed on CRC resections that underwent resampling because of an initial yield of <12 lymph nodes, from 2008 to 2018. Data relating to patient demographics, specimen, malignancy and prosection were collected. Slides were reviewed to quantify nodal metastases and tumour deposits before and after resampling. Among ≥pN1 cases, logistic regression analysis was performed to evaluate factors that predicted the finding of additional metastases and tumour deposits. The cohort comprised 395 cases: resampling identified nodal metastases and/or tumour deposits in 30 (7.6%) cases; nodal upstaging occurred in 20 (5.1%) cases; and eight (2.0%) cases changed from pN0 to ≥pN1. No factors predicted resampling of positive lymph nodes or tumour deposits, and pN upstaging occurred across a variety of cases. A subgroup analysis was performed to assess the impact of resampling on high-risk features in stage II cases (n = 117). There were 33 (8.5%) patients who no longer had any high-risk features after resampling. CONCLUSIONS: Lymph node resampling has an impact on nodal staging and possible treatment decisions in a considerable proportion of patients, and is recommended in all cases with <12 lymph nodes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».