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Enregistrement W4285023553 · doi:10.3389/fsurg.2022.965951

Mid and long-term overall survival after carcinologic resections of thyroid cancer bone metastases

2022· article· en· W4285023553 sur OpenAlexaff
H Fragnaud, Jean-Camille Mattei, Louis‐Romée Le Nail, Mỹ-Vân Nguyễn, Thomas Schubert, Anthony M. Griffin, Jay S. Wunder, David Biau, F. Gouin, P. Bonnevialle, Gualter Vaz, M. Ropars, Vincent Crenn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThyroid cancerBone metastasisThyroidCancerRetrospective cohort studySurgeryMetastasisPopulationQuality of life (healthcare)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Bone metastases in thyroid cancer impair the patient's quality of life and prognosis. Interestingly, wide margins resection as the surgical treatment of bone metastases might improve the overall survival (OS). Nonetheless, data are lacking regarding the potential benefits of this strategy. Methods In order to assess the OS of patients with thyroid cancer after a bone metastases carcinologic resection, a retrospective multicentric study was performed, evaluating the 1, 5, 10 and 15 years-OS along with the potential prognosis associated factors. Results 40 patients have been included in this multicentric study, with a mean follow-up after surgery of 46.6 ± 58 months. We observed 25 (62.5%) unimestastatic patients and 15 multimetastatic patients (37.5%). The median overall survival after resection was 48 ± 57.3 months. OS at 1, 5, 10, and 15 years was respectively 76.2%, 63.6%, 63.6%, and 31.8%. Survival for patients with a single bone metastasis at 15 year was 82.3%, compared with 0.0% (Log Rank, p = 0.022) for multi-metastatic bone patients. Conclusions This study advocates for an increased long term 10-year OS in patients with thyroid cancer, after resection of a single bone metastasis, suggesting the benefits of this strategy in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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