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Enregistrement W3115809137 · doi:10.1093/ejcts/ezaa453

Clinicopathological features and current treatment outcomes of neuroendocrine thymic tumours

2020· article· en· W3115809137 sur OpenAlexaff
Wentao Fang, Pier Luigi Filosso, Anja C. Roden, Zhitao Gu, Yuan Liu, John Agzarian, Robert Shen, Enrico Ruffini

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyLung cancerInternal medicineLymph nodeStage (stratigraphy)CancerOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Neuroendocrine thymic tumours (NETTs) are a distinct subgroup of rare malignancies. An international, multicentre retrospective analysis was used to study the clinicopathological features, current pattern of diagnosis, treatment and outcomes of patients with NETT. METHODS: One hundred and forty-six NETT treated from 1989 to 2016 at 21 centres in China, Europe and North America were retrospectively collected and reclassified according to the World Health Organization histological type and International Thymic Malignancy Interest Group (ITMIG)/International Association for Studies in Lung Cancer (IASLC)/Union for International Cancer Control (UICC) staging. Clinicopathological features, diagnostic and therapeutic approaches and outcomes were investigated. Results in the earlier and latter halves of the study period were also compared. RESULTS: The pretreatment work-up relied exclusively on computed tomography in 85.6% (125/146) of cases. Most patients had advanced disease, with 32.2% (47/146) having lymph node involvement. Higher-grade histological type was associated with more advanced disease (P < 0.05). Induction therapies and surgical procedures were used more often in the latter half of the study. However, the complete resection rate remained unchanged, being 71.5% (98/137) in the whole group. Complete resection was associated with significantly longer 5-year overall survival (77.2% vs 51.2%; P < 0.001) than incomplete or no resection. Significant survival differences were seen with the T, N and M categories of ITMIG/IASLC/UICC staging. Poorly differentiated carcinoma, ITMIG/IASLC/UICC stage IIIa or above and incomplete or no resection were independent risk factors for worse survival. No survival difference was noted between the earlier and the latter halves of the study (58.2% vs 71.9%; P = 0.299). CONCLUSIONS: Current management similar to that for thymomas is unsatisfactory in providing disease control or long-term survival for patients with NETT. Specific diagnostic tools and novel therapeutic agents are needed to improve management outcomes of this disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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