Efficacy and Prognostic Factors for Y-90 Radioembolization (Y-90) in Metastatic Neuroendocrine Tumors with Liver Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Background. Yttrium-90 (Y-90) can be an effective liver-directed therapy for patients with metastatic neuroendocrine tumors (NETs), but population-based data are limited. We characterized the use of Y-90 in NET patients and identified factors associated with response. Methods. We identified 49 patients with metastatic liver-dominant NETs across BC Cancer’s six regional centres who received Y-90 between June 2011 and January 2017 in British Columbia, Canada. Baseline characteristics, radiographic responses, and outcomes were summarized. Results. Of the 49 patients who received Y-90, the median age was 56 years (range 21–78), 49% were male, and 94% had an ECOG performance status of 0–1. The primary location of the NET included pancreas (31%), small bowel (41%), large bowel (6%), unknown (14%), and others (12%). 69% of these patients had liver metastases alone, and tumors were graded as G1 (61%), G2 (25%), G3 (2%), and unknown (12%). Prior therapies included surgery (63%), local ablative therapy (25%), somatostatin analogue (69%), and systemic therapy (35%). The median Y-90 dose was 2.2 GBq (range 0.8–3.6), as SIR-spheres (69%) or TheraSpheres (29%). Median time to Y-90 from diagnosis of metastases measured 1.54 years. 88% received segmental Y-90, with 1 (69%), 2 (29%), and 3 (2%) treatments. Y-90 resulted in partial response (53%), stable disease (33%), and progressive disease (12%). Y-90 was well-tolerated, with infrequent grade 3-4 biochemical toxicities (2%) and grade 3 abdominal pain (6%). Longer overall survival (OS) was associated with resection of primary tumor, well-differentiated histology, and low Ki-67. Median OS was 27.2 months (95% CI 8.0–46.5).Conclusions. In our population-based cohort, Y-90 was well-tolerated in patients with metastatic liver-dominant NETs. Prior surgical resection was an important predictor of OS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».