The prognostic significance of non‐sentinel lymph node metastasis in cutaneous and acral melanoma patients—A multicenter retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether non-sentinel lymph node (SLN)-positive melanoma patients can benefit from completion lymph node dissection (CLND) is still unclear. The current study was performed to identify the prognostic role of non-SLN status in SLN-positive melanoma and to investigate the predictive factors of non-SLN metastasis in acral and cutaneous melanoma patients. METHODS: The records of 328 SLN-positive melanoma patients who underwent radical surgery at four cancer centers from September 2009 to August 2017 were reviewed. Clinicopathological data including age, gender, Clark level, Breslow index, ulceration, the number of positive SLNs, non-SLN status, and adjuvant therapy were included for survival analyses. Patients were followed up until death or June 30, 2019. Multivariable logistic regression modeling was performed to identify factors associated with non-SLN positivity. Log-rank analysis and Cox regression analysis were used to identify the prognostic factors for disease-free survival (DFS) and overall survival (OS). RESULTS: Among all enrolled patients, 220 (67.1%) had acral melanoma and 108 (32.9%) had cutaneous melanoma. The 5-year DFS and OS rate of the entire cohort was 31.5% and 54.1%, respectively. More than 1 positive SLNs were found in 123 (37.5%) patients. Positive non-SLNs were found in 99 (30.2%) patients. Patients with positive non-SLNs had significantly worse DFS and OS (log-rank P < 0.001). Non-SLN status (P = 0.003), number of positive SLNs (P = 0.016), and adjuvant therapy (P = 0.025) were independent prognostic factors for DFS, while non-SLN status (P = 0.002), the Breslow index (P = 0.027), Clark level (P = 0.006), ulceration (P = 0.004), number of positive SLNs (P = 0.001), and adjuvant therapy (P = 0.007) were independent prognostic factors for OS. The Breslow index (P = 0.020), Clark level (P = 0.012), and number of positive SLNs (P = 0.031) were independently related to positive non-SLNs and could be used to develop more personalized surgical strategy. CONCLUSIONS: Non-SLN-positive melanoma patients had worse DFS and OS even after immediate CLND than those with non-SLN-negative melanoma. The Breslow index, Clark level, and number of positive SLNs were independent predictive factors for non-SLN status.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».