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Enregistrement W3168937052 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e16060

Predictors of survival after metastasectomy of oligometastatic recurrence following gastroesophageal cancer treatment.

2021· article· en· W3168937052 sur OpenAlexaff
Malcolm R. MacKenzie, Lucy Xiaolu, Osvaldo Epsin-Garcia, Chihiro Suzuki, Yvonne Bach, Michael J. Allen, Gail Darling, Carol J. Swallow, Savtaj S. Brar, Jonathan Yeung, Sangeetha Kalimuthu, Rebecca Wong, Elan David Panov, Patrick Veit‐Haibach, Eric Xueyu Chen, Elena Elimova, Raymond Woo-Jun Jang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastasectomyProportional hazards modelInternal medicineSurgeryLymph nodeCancerRetrospective cohort studyOncologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16060 Background: Recurrent gastroesophageal (GE) carcinomas carry a poor prognosis and are usually treated with palliative chemotherapy (CTX). However, recent studies suggest that certain patients with oligometastatic recurrence can have long term survival after metastasectomy. Appropriate patient selection for metastasectomy remains a challenge, as few predictors of overall survival (OS) after metastasectomy have been identified. Our primary aim was to identify predictors of OS following metastasectomy in GE cancers. Methods: We conducted a retrospective study of GE cancer patients treated from 2007 to 2015 using the Princess Margaret Hospital Cancer Registry. We included patients who underwent curative-intent surgery or definitive chemoradiation (CRT) for localized GE cancer who then had single organ recurrence treated with metastasectomy. The probability of OS from date of recurrence was estimated with the Kaplan Meier method. Predictors of OS after metastasectomy for isolated recurrence were determined using Cox proportional hazards analysis. Covariates included time to recurrence (interval from curative-intent surgery or completion of definitive CRT), site of recurrence (lung/non-lung), sex, age and race (Asian/Non-Asian). Within the multivariable model, predictors with a p-value less than 0.05 were deemed significant. Results: Of 44 patients, median age was 58 years (28-78), and 59% were male. Primary sites were: esophagus 25%, GE junction 41% and gastric 34%. Treatment of the primary was: surgery alone 13%, surgery and (neo)adjuvant CTX 76%, and CRT 11%. Recurrent sites were brain 22%, ovary 20%, lung 18%, bone 7%, adrenals 7%, liver 7%, distant lymph node 6%, and other 13%. The median follow up time was 38.9 months. The 1, 3 and 5-year (yr) OS following metastasectomy were 79% (95% CI 68-92%), 40% (27-58%) and 28% (16-49%). Univariable analysis revealed that time to recurrence greater than 1 yr (HR=0.45 95% CI 0.21-0.93, p=0.032) and lung site recurrence (HR=0.16 95% CI 0.04-0.67, p=0.012) were associated with longer OS. On multivariable analysis, only lung site recurrence was significant (HR=0.12 95% CI 0.03-0.54, p=0.0056). The 1, 3 and 5-yr OS for patients after resection of isolated lung recurrence were 100% (95% CI 100-100%), 86% (63-100%) and 69% (40-100%). Conclusions: In our study, patients with isolated pulmonary recurrences demonstrated prolonged overall survival following metastasectomy. These patients could be considered for resection following recurrence of GE cancer. [Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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