Clinical Lymph Node Involvement as a Predictor for Cancer-Specific Survival in Patients with Penile Squamous Cell Cancer
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to identify prognostic predictive factors of patients with penile squamous cell carcinoma (PSCC). This retrospective study reviewed the clinical and pathological data of patients with PSCC at 10 institutions in Japan between January 2008 and December 2019. The primary endpoint was cancer-specific survival (CSS). We also identified useful predictive factors for CSS in patients with PSCC. In total, 64 patients with PSCC were enrolled. At the end of the follow-up period, 15 patients (23.4%) died owing to PSCC and six (9.4%) died owing to other causes. The 2- and 3-year CSS rates were 78.9% and 76.6%, respectively. Using the Kaplan−Meier method, the Eastern Cooperative Oncology Group performance status 0, serum albumin levels ≥4.2 g/dL, hemoglobin levels ≥13.2 g/dL, C-reactive protein levels <0.21 mg/dL, clinical T stage ≤2, clinically negative lymph node (LN) status, and tumor size <30 mm were associated with a significantly better CSS. In the multivariate analysis, the clinically positive LN status was a significant predictive factor for CSS in patients with PSCC. Further prospective large-scale and long-term studies are required to validate our findings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».