A population-based validation study of the 8th edition UICC/AJCC TNM staging system for cutaneous melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: edition (TNM7), resulting in changes in survival and subgroup composition. We set out to address the limited validation of TNM8 (stages I-IV) in large population-based datasets. METHODS: This retrospective cohort-study included 6,414 patients from the population-based Ontario Cancer Registry diagnosed with cutaneous melanoma between January 1, 2007 and December 31, 2012. Kaplan-Meier curves estimated the melanoma-specific survival (MSS) and overall survival (OS). Cox proportional hazard models were used to estimate adjusted hazard ratios for MSS and OS across stage groups. The Schemper-Henderson measure was used to assess the variance explained in the Cox regression. RESULTS: In our sample, 21.3% of patients were reclassified with TNM8 from TNM7; reclassifications in stage II were uncommon, and 44.1% of patients in stage III were reclassified to a higher subgroup. Minimal changes in MSS curves were observed between editions, but the stage IIB curve decreased and the stage IIIC curve increased. For TNM8, Stage I (n = 4,556), II (n = 1,206), III (n = 598), and IV (n = 54) had an estimated 5-year MSS of 98.4%, 82.5%, 66.4%, and 14.4%, respectively. Within stage III, IIIA 5-year MSS was 91.7% while stage IIID was 23.5%. HRs indicated that TNM8 more evenly separates subgroups once adjusted for patient- and disease-characteristics. The variance in MSS explained by TNM7 and TNM8 is 18.9% and 19.7%, respectively. CONCLUSION: TNM8 performed well in our sample, with more even separation of stage subgroups and a modest improvement in predictive ability compared to TNM7.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».