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Enregistrement W3092817127 · doi:10.1002/cam4.3531

Clinical outcomes of non‐osteogenic, non‐Ewing soft‐tissue sarcoma of bone––experience of the Toronto Sarcoma Program

2020· article· en· W3092817127 sur OpenAlexaffabout
Zachary Veitch, Samir Fasih, Anthony M. Griffin, Esmail Mutahar Al-Ezzi, Abha A. Gupta, Peter C. Ferguson, Jay S. Wunder, Albiruni R. Abdul Razak

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcomaMedicineBone SarcomaLeiomyosarcomaUndifferentiated Pleomorphic SarcomaSoft tissue sarcomaDoxorubicinProportional hazards modelFibrosarcomaInternal medicineChemotherapyCohortHazard ratioOncologySurgeryPathologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-osteogenic, non-Ewing soft-tissue sarcoma (NONE-STS) of bone is a rare presentation of primary bone cancers. Optimal treatments and outcomes for this heterogenous group are poorly described. We evaluated the factors associated with long-term outcomes in patients with this disease. Patients with localized NONE-STS of bone treated at the Toronto Sarcoma Program from 1987 to 2017 were identified. Clinical characteristics, treatment, and survival information were collected. Kaplan-Meier (log-rank) survival estimates from the time of definitive surgery, with uni-/multivariate analyses (Cox) of sarcoma-specific survival were performed. A total of 106 patients (60.4% male; median age 46 years) with NONE-STS of bone were identified. Common histologies included undifferentiated pleomorphic sarcoma [UPS]/malignant fibrous histiocytoma [MFH] (UPS/MFH, 41.5%), leiomyosarcoma (LMS, 20.8%), and fibrosarcoma (FS, 11.3%). Tumors were often high grade (59.4%) and involved the extremities (88.7%), with most receiving chemotherapy (67.9%) with cisplatin/doxorubicin-based regimens (73.6%). In the full cohort, 10-year DFS (45.7%, [95%CI: 35.7-55.8%]), OS (53.4%, [95%CI: 41.7-62.2%]), and SSS (63.9%, [95%CI: 53.9-72.5%]) were moderate. Histology specific, 10-year SSS was 70.7% [95%CI: 56.1-85.5%] for UPS/MFH, 51.8% [95%CI: 29.8-73.8%] for LMS, and 72.2% [95%CI: 45.1-99.2%] for FS. Only UPS/MFH (n = 4) showed sarcoma-related death >10 years. Multivariate analysis identified axial location (HR = 35.5, [95%CI: 3.4-369.6]), high grade (HR = 16.9, [95%CI: 1.6-185.1]), and disease relapse (HR = 485.1, [95%CI: 36.3-6482.6]) as risk factors for death (p < 0.05). Treatment with chemotherapy (HR = 0.1, [95%CI: 0.01-0.86]) and necrosis ≥85% (HR = 0.2, [95%CI: 0.04-0.99]) showed improved survival (p < 0.05). NONE-STS of bone has favorable long-term survival similar to osteosarcoma. Patients receiving chemotherapy derive benefit in retrospective analyses. UPS/MFH histologies show sarcoma-related death beyond 10 years. Further data on histologic subgroups are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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