Defining the role of neoadjuvant systemic therapy in high‐risk retroperitoneal sarcoma: A multi‐institutional study from the Transatlantic Australasian Retroperitoneal Sarcoma Working Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients with retroperitoneal sarcoma (RPS), the incidence of recurrence after surgery remains high. Novel treatment approaches are needed. This retrospective study evaluated patients with primary, high-risk RPS who received neoadjuvant systemic therapy followed by surgery to 1) determine the frequency and potential predictors of radiologic tumor responses and 2) assess clinical outcomes. METHODS: Clinicopathologic data were collected for eligible patients treated at 13 sarcoma referral centers from 2008 to 2018. Univariable and multivariable logistic models were performed to assess the association between clinical predictors and response. Overall survival (OS) and crude cumulative incidences of local recurrence and distant metastasis were compared. RESULTS: Data on 158 patients were analyzed. A median of 3 cycles of neoadjuvant systemic therapy (interquartile range, 2-4 cycles) were given. The regimens were mostly anthracycline based; however, there was significant heterogeneity. No patients demonstrated a complete response, 37 (23%) demonstrated a partial response (PR), 88 (56%) demonstrated stable disease, and 33 (21%) demonstrated progressive disease (PD) according to the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors, version 1.1. Only a higher number of cycles given was positively associated with PR (P = .005). All patients underwent complete resection, regardless of the tumor response. Overall, patients whose tumors demonstrated PD before surgery showed markedly worse OS (P = .005). An indication of a better clinical outcome was seen in specific regimens given for grade 3 dedifferentiated liposarcoma and leiomyosarcoma. CONCLUSIONS: In patients with high-risk RPS, the response to neoadjuvant systemic therapy is fair overall. Disease progression on therapy may be used to predict survival after surgery. Subtype-specific regimens should be further validated.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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.
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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 ».