Prognostic factors of overall survival in patients with recurrent disease following liver resection for colorectal cancer metastases: A multicenter external validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical course of patients experiencing recurrence following hepatectomy for colorectal cancer metastases (CRM) is poorly defined. Previous studies associated shorter time to recurrence (TTR) in months, node-positive primary tumor, and more than one site of recurrence with worse outcomes. METHODS: We conducted a retrospective cohort study across four Canadian institutions to externally validate previously established prognostic factors of overall survival (OS). We included consecutive adult patients who had a recurrence following curative-intent liver resection for CRM. Prognostic factors were explored using a multivariable Cox regression model. Risk group cutoffs were identified through recursive partitioning. OS between low- and high-risk groups was compared using the Kaplan-Meier method. RESULTS: This study included 471 patients. Shorter TTR in months (hazard ratio [HR]: 0.95, 95% confidence interval [CI]: 0.93-0.97), presence of extrahepatic disease at first hepatectomy (HR: 2.54, 95% CI: 1.18-5.50), and larger tumor size in millimetres (HR: 1.01, 95% CI: 1.00-1.02) were associated with worse OS. Median OS in the high- and low-risk groups were 40.5 (95% CI: 34.0-45.7 months) versus 64.7 months (95% CI: 57.9-72.3 months; p < 0.001), respectively. CONCLUSIONS: We externally validated the prognostic significance of shorter TTR (<8.5 months) as a predictor of worse OS in patients who recur the following hepatectomy for CRM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».