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Enregistrement W4286297736 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e21575

Real-world changes in the clinical management of resected stage III melanoma at high risk of local recurrence in the era of modern systemic therapies.

2022· article· en· W4286297736 sur OpenAlexafffundabout
Seth Kibel, Nathan Kuehne, M.F. Silva Almeida Ribeiro, Thiago Pimentel Muniz, Philip Wong, Anna Spreafico, David Hogg, Sam Saibil, A. Sun, David Y. Mak, Diana Gray, Marcus O. Butler

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésMedicineMelanomaSystemic therapyStage (stratigraphy)Adjuvant therapyLymph nodeAdjuvantCancerDissection (medical)Radiation therapySurgeryMedical recordInternal medicineRetrospective cohort studyOncologyBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21575 Background: Adjuvant systemic therapies (ST) for patients with resected stage III melanoma have improved relapse-free survival; however, the role of adjuvant radiotherapy (RT), previously the mainstay adjuvant treatment, is undefined in the modern ST era. Real-world data detailing clinical practice changes and its impact on outcomes are needed to help inform the choice of adjuvant therapy for patients with resected stage III melanoma. Methods: In this single-center retrospective study, patients from Princess Margaret Cancer Centre with resected stage III cutaneous melanoma treated between 2010 and 2019 and fitting the 2016 Cancer Care Ontario guidelines for adjuvant RT were included. Demographic, pathological, and clinical data were abstracted from electronic medical records. PFS was defined as the time from lymph node dissection to local-regional recurrence in the treated nodal basin or distant recurrence. OS was defined as time from lymph node dissection to death by any cause. The Log-rank method was applied to assess survival endpoints. A p-value < 0.05 was considered statistically significant. Results: From 4,959 records reviewed, 109 patients were identified. Median age at time of surgical resection was 59.4 years (23.6-89.8), and 74 (68%) were male. Type of adjuvant therapy and number of local-regional recurrences (LR) are expressed in the table. The median follow-up among those alive at last follow-up was 54.2 months (range 1.9-122). The proportion of patients receiving adjuvant RT was higher between 2010 and 2014 than it was between 2015 and 2019 (59% to 26%), whilst the proportion of those receiving adjuvant ST progressively grew (3% to 50%). LR > 90 days following lymph node dissection as the first site of relapse or synchronously with progression to metastatic disease was rare in patients treated with either adjuvant RT (6.8%) or adjuvant ST (14.3%, chi-square p = 0.33). Median progression free survival was 12.3 months in patients treated with adjuvant RT and 43.8 months in patients treated with adjuvant ST (p = 0.007). Overall survival was not significantly different (p = 0.08). Conclusions: The advent of ST has changed our institution’s clinical practice with ST replacing RT as the primary adjuvant treatment modality. Our data suggests that in the current adjuvant treatment landscape, omission of RT does not seem to increase rates of local-regional recurrences, and patients with resected stage III melanoma can be safely spared from adjuvant RT without detrimental effect on survival.[Table: see text]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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