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Enregistrement W3171802215 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e21570

Recurrent disease in patients with stage III melanoma in the era of adjuvant immune and targeted therapy.

2021· article· en· W3171802215 sur OpenAlexaffabout
Victor Lo, Valerie Francescutti, Elaine McWhirter, Forough Farrokhyar, Linda May Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreNiagara Health SystemMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMelanomaAdjuvant therapySurgeryStage (stratigraphy)Sentinel lymph nodeDissection (medical)CancerAdjuvantLymph nodeBiopsyInternal medicineBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21570 Background: Advancements in systemic therapy have reduced recurrence, and the adoption of nodal surveillance in place of dissection has reduced morbidity for patients with Stage III melanoma. The objective of this study was to describe the timing and pattern of recurrence in stage III melanoma patients and evaluate the impact of adjuvant treatment and nodal surveillance. Methods: A multicenter retrospective chart review of patients with pathologically confirmed Stage III cutaneous melanoma seen at either the Juravinski Cancer Centre or Walker Family Cancer Centre in Ontario, Canada from January 1, 2017 to December 31, 2019. Results: There were 137 patients with Stage III melanoma: 18% IIIA, 22% IIIB, 52% IIIC, and 8% Stage IIID as per the 8th American Joint Committee on Cancer (AJCC) 2018 staging system. 103 (75%) patients had sentinel lymph node biopsy (SLNB) only as part of initial surgical therapy, 6 (4%) had SLNB with completion dissection, and 25 (18%) had upfront radical nodal dissection. 67 (49%) patients received adjuvant therapy, of which 50 (74%) had immunotherapy, 17 (25%) received BRAF-targeted therapy, and 1 (1%) had interferon. 54 (39%) patients developed recurrent disease, with a median time to recurrence of 8.5 months (IQR: 4.3-14.9). The recurrence rates were 63% in patients who did not have adjuvant treatment and 37% in those who had adjuvant therapy, with a median time-to-recurrence of 7.5 and 9.0 months respectively. There were 30 (56%) loco-regional recurrences and 24 (44%) distant recurrences. Of the patients with loco-regional recurrence, 26 (87%) had SLNB only compared to 4 (13%) who had upfront or completion dissection. 12 (24%) patients recurred while on adjuvant treatment (7 distant recurrences and 5 loco-regional recurrences), and 8 (13%) patients recurred following completion of adjuvant treatment (5 distant recurrences and 3 loco-regional recurrences). Recurrences were detected by patients, clinicians, CT and nodal US surveillance in 43%, 20%, 28% and 9% of cases, respectively. The majority of loco-regional recurrence was detected clinically (67%) rather than by radiologic surveillance (33%). Of the 30 loco-regional recurrences, 24 underwent surgical resection of the recurrence, 4 had subsequent systemic therapy without surgery, 1 had intra-tumoral injections and 1 had no treatment. Conclusions: Recurrences in Stage III melanoma occur early, often within a year, with higher rates of loco-regional rather than distant disease. Recurrence rates were lower in those who received adjuvant therapy, but the majority of recurrences were detected by patients or clinicians, including loco-regional recurrences in patients who had SLNB only despite surveillance nodal US.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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