Sentinel lymph node biopsy in Merkel cell carcinoma: A multi-institutional study from the Pan-Canadian Merkel Cell Collaborative.
Notice bibliographique
Résumé
9583 Background: There is controversy regarding sentinel lymph node biopsy (SLNB) in clinically node-negative Merkel Cell Carcinoma (MCC). We compared MCC recurrence and survival between patients who did versus did not undergo a SLNB. Methods: Patients with MCC across 13 Canadian centers were reviewed, from 2000-2018. Of a total cohort of 750 patients, 485 had clinically node-negative disease at presentation. A propensity score was created. The association between SLNB and local, regional and distant recurrence, and cancer-specific and overall survival were evaluated using competing risks and Cox proportional hazards regression. Results: 195 patients (40.2%) underwent a SLNB. SLNB was performed more commonly in younger, healthier patients with MCC located in the extremities or torso (Table). The results of 177 SLNBs were available; 60 (33.9%) were positive. SLNB-positive patients underwent completion dissection (n=15, 25%), completion dissection and nodal radiation (n=22, 36.7%), nodal radiation alone (n=18, 30%) or observation (n=5, 8.3%). Patients who did not undergo a SLNB underwent nodal radiation alone (n=40, 13.8%) or observation (n=250, 86.2%). The median follow-up was 2.7 years (range 0.2-14.4). The regional recurrence rate was 14.5% (n=17) among SLNB-negative versus 15% (n=9) among SLNB-positive patients. Among patients who did not undergo a SLNB, the regional recurrence rate was 25.2% (n=63) among those who underwent observation and 15% (n=6) among those who received nodal radiation alone. After propensity score matching, SLNB patients had a lower risk of regional recurrence (sHR 0.54 95% CI 0.34-0.86 p=0.01) and improved overall survival (HR 0.32 95% CI 0.23-0.45 p<0.01), but there was no difference in local recurrence (sHR 0.92 95% CI 0.50-1.69 p=0.79), distant recurrence (sHR 0.88 95% CI 0.52-1.49 p=0.63), or cancer-specific survival (HR 0.67 95% CI 0.31-1.45 p=0.31). Conclusions: SLNB is associated with a reduced risk of regional recurrence and improved overall survival. The role of SLNB in selecting patients for emerging therapies, such as immunotherapy, needs to be evaluated. [Table: see text]
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».