The extent of mediastinal lymph node dissection correlates with survival of small cell lung cancer patients after resection: a propensity score-matched cohort study analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence on the importance of lymph node (LN) dissection during resection for small cell lung cancer (SCLC) is scarce. This study sought to investigate the clinical impact of the extent of lymphadenectomy on the survival of patients with SCLC. Methods: Patients who underwent resection for primary SCLC between 2000 and 2016 were identified from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) cancer registry. The patients were stratified based on the number of LNs dissected (0, 1-3, 4-11, and ≥12) via an X-Tile software analysis, and lung cancer-specific survival (LCSS) and overall survival (OS) were compared between these stratified groups using Kaplan-Meier curves. A propensity score-matched analysis and a Cox regression model were used to adjust for potential confounders. Results: A total of 1,883 patients with SCLC met our criteria and were enrolled in the study. The LCSS and OS analyses revealed that patients who underwent LN dissection during surgery had longer survival times significantly than patients who did not. Similarly, patients who underwent more extensive LN dissection (≥4 LNs) had longer survival times than those who underwent less extensive LN dissection (1-3 LNs). However, no significant increase in survival time was found for patients who underwent the dissection of ≥12 LNs compared to those who underwent the dissection of 4-11 LNs. These results were confirmed in our propensity-matched and Cox regression analyses. Conclusions: Our study revealed that patient survival after surgical resection for SCLC is associated with the number of dissected LNs, and the number of LNs for dissection ranges from 4 to 11 achieve the best survival outcome.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».