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Enregistrement W3172509781 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.6046

Refining TNM-8 M1 categories with anatomic subgroups for previously untreated de novo metastatic nasopharyngeal carcinoma.

2021· article· en· W3172509781 sur OpenAlexaff
Sik-Kwan Chan, Cheng Lin, Shao Hui Huang, Tin Ching Chau, Qiaojuan Guo, Brian O’Sullivan, Ka-On Lam, Sze Chun Chau, Ann SY Chan, Chi‐Chung Tong, Varut Vardhanabhuti, Dora LW Kwong, Tsz Him So, Sherry CY Ng, To Wai Leung, Mai‐Yee Luk, Anne WM Lee, Cheuk‐Wai Choi, Jianji Pan, Victor Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortNasopharyngeal carcinomaInternal medicineOncologyPopulationStage (stratigraphy)CancerRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6046 Background: The eighth edition TNM (TNM-8) classified de novo metastatic (metastatic disease at presentation) nasopharyngeal carcinoma (NPC) as M1 without further subdivision. However, survival heterogeneity exists and long-term survival has been observed in a subset of this population. We hypothesize that certain metastatic characteristics could further segregate survival for de novo M1 NPC. Methods: Patients with previously untreated de novo M1 NPC prospectively treated in two academic institutions (The University of Hong Kong [n = 69] and Provincial Clinical College of Fujian Medical University [n = 114] between 2007 and 2016 were recruited and re-staged based on TNM-8 in this study. They were randomized in 2:1 ratio to generate a training cohort (n = 120) and validation cohort (n = 63) respectively. Univariable and multivariable analyses (MVA) were performed for the training cohort to identify the anatomic prognostic factors of overall survival (OS). We then performed recursive partitioning analysis (RPA) which incorporated the anatomic prognostic factors identified in multivariable analyses and derived a new set of RPA stage groups (Anatomic-RPA groups) which predicted OS in the training cohort. The significance of Anatomic-RPA groups in the training cohort was then validated in the validation cohort. UVA and MVA were performed again on the validation cohorts to identify significant OS prognosticators. Results: The training and the validation cohorts had a median follow-up of 27.2 months and 30.2 months, respectively, with the 3-year OS of 51.6% and 51.1%, respectively. Univariable analysis (UVA) and multivariable analysis (MVA) revealed that co-existing liver and bone metastases was the only factor prognostic of OS. Anatomic-RPA groups based on the anatomic prognostic factors identified in UVA and MVA yielded good segregation (M1a: no co-existing liver and bone metastases and M1b: co-existing both liver and bone metastases; median OS 39.5 and 23.7 months respectively; P =.004). RPA for the validation set also confirmed good segregation with co-existing liver and bone metastases (M1a: no co-existing liver and bone metastases and M1b: co-existing liver and bone metastases), with median OS 47.7 and 16.0 months, respectively; P =.008). It was also the only prognostic factor in UVA and MVA in the validation cohort. Conclusions: Our Anatomic-RPA M1 stage groups with anatomical factors provided better subgroup segregation for de novo M1 NPC. The study results provide a robust justification to refine M1 categories in future editions of TNM staging classification.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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