A real-world, population-based study for the outcomes of patients with metastatic colorectal cancer to the liver with distant lymph node metastases treated with metastasectomy
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To assess the impact of metastasectomy on survival outcomes of patients with concurrent liver and distant nodal metastases. Materials & methods: Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database was accessed and patients with colorectal liver metastases (with or without distant lymph node involvement) were reviewed. Kaplan–Meier survival estimates were then used to assess the impact of the presence of distant lymph node metastases as well as the impact of metastasectomy on overall and cancer-specific survival. A propensity score matching was then conducted between patients with distant lymph node metastases who had surgery versus those who did not have surgery. Results: A total of 15,325 patients were included in the current analysis including 1603 patients who have liver and distant nodal metastases (10.5%) and 13,722 patients who have liver metastases only (89.5%). The following factors were associated with better overall survival (OS): younger age (hazard ratio [HR] with increasing age: 1.024; 95% CI: 1.022–1.025), white race (HR for African–American race vs white race: 1.233; 95% CI: 1.175–1.295), distal site of the primary (HR: 0.808; 95% CI: 0.778–0.840), absence of distant lymph nodes (HR: 0.697; 95% CI: 0.659–0.737), metastasectomy (HR for no metastasectomy vs metastasectomy: 1.954; 95% CI: 1.858–2.056). Within the postpropensity cohort, metastasectomy was associated with improved OS among patients with concurrent distant lymph node and liver metastases (median OS of 20 vs 11 months; p < 0.001). Conclusion: Metastasectomy seems to be associated with improved survival among patients with concurrent lymph node and liver metastases. It is unclear if improved survival is related to the surgical intervention or to the fact that surgically treated patients have a better baseline general condition and hence improved outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».