Is Detection of Relapse by Surveillance Imaging Associated With Longer Survival in Patients With Rhabdomyosarcoma?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated whether surveillance imaging had an impact on post-relapse survival in patients with rhabdomyosarcoma (RMS). We hypothesized that relapse detected by imaging (group IM) would be associated with longer survival compared with relapse detected with a clinical sign or symptom (group SS). MATERIALS AND METHODS: We performed an observational multi-institutional study in 127 patients with relapsed RMS comparing overall survival (OS) after relapse using Kaplan-Meier and Cox proportional hazards analyses. RESULTS: Relapse was detected in 60 (47%) group IM and 67 (53%) SS patients. Median follow-up in survivors was 4 years (range 1.0 to 16.7 y). Four-year OS rates were similar between group IM (28%, 95% confidence interval [CI]: 14%-40%) and SS (21%, 95% CI: 11%-31%) ( P =0.14). In multivariable analyses accounting for institution, age at diagnosis, time to relapse, risk group at diagnosis, and primary site, not receiving chemotherapy (hazard ratio [HR]: 6.8, 95% CI: 2.8-16.6), radiation (HR: 3, 95% CI: 1.7-5.3), or surgery (HR: 2.8, 95% CI: 1.6-4.8) after relapse were independently associated with poor OS. CONCLUSION: These results on whether surveillance imaging provides survival benefit in patients with relapsed RMS are inconclusive. Larger studies are needed to justify current surveillance recommendations. Chemotherapy, radiotherapy and surgery to treat recurrence prolong OS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».