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Enregistrement W4293074142 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.6082

Impact of intensive multimodal treatment on the outcomes of patients with anaplastic thyroid cancer.

2022· article· en· W4293074142 sur OpenAlexaff
Firas Baidoun, Omar Abdel‐Rahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingCohortCancerInternal medicineRadiation therapyThyroid cancerAnaplastic thyroid cancerMalignancyProportional hazards modelClinical trialMultivariate analysisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6082 Background: Anaplastic thyroid cancer (ATC) is a rare and aggressive type of thyroid malignancy with very poor prognosis and outcome despite therapy. The rarity of this disease and the poor functional status of ATC patients limit the ability to conduct clinical trials, thus there is a lack of large, controlled trials to guide treatment and evaluate the benefit of combined modality therapy. Methods: The National Cancer Database (NCDB) was queried for patients diagnosed with ATC at age 18 or older between 2004 and 2018. After excluding patients with unknown number of treatment modalities, Charlson-Deyo score of 3 or more and patients lost follow-up, we split the cohort into three groups according to the number of treatment modalities they received. Treatment modalities include surgery, radiation, and systemic therapy. Then, we evaluated the overall survival (OS) between the three groups. We studied the OS using Kaplan-Meier estimates and multivariate cox regression analyses to evaluate factors associated with OS. Additionally, propensity score matching (accounting for age, gender, race, Charlson-Deyo score, and clinical M stage) was used for more robust results. Results: A total of 3,460 patients with ATC were included in the analysis, of which 1,472 (42.5%) either received one type of therapy or did not receive any therapy (group1), 1,092 (31.6%) received bimodal therapy (group 2), and 896 (25.9%) received trimodal therapy (group 3). We found that group 3 had better OS compared to group 1 and group 2 (median OS 9.1 months vs 1.7 months and 4.9 months, respectively with P < 0.001 for all). Propensity score matching yielded 896 patients in each group. We found that group 3 had better OS compared to group 1 and group 2 (median OS 9.1 months vs 1.9 months and 5.2 months, respectively with P < 0.001 for all). Same trend was found in subgroup analysis when we split the cohort according to the metastatic status; in M0 group (median OS was 10.4 months vs 1.9 months and 6.1 months, respectively with P < 0.001 for all), in M1 group (median OS was 5.9 months vs 1.4 months and 3.7 months, respectively with P < 0.001 for all). On multivariate analysis, group 1 and group 2 were associated with worse OS compared to trimodal treatment (HR 2.721; 95% CI: 2.466 - 3.002 and HR 1.434; 95% CI: 1.299 - 1.582, P < 0.001 for all). Conclusions: Patients with ATC who were treated with intensive trimodal therapy had statistically significant improvement in OS compared to patients who received less intense therapy. This survival benefit was observed in both metastatic and non-metastatic groups. While we acknowledge the limitations of this retrospective analysis, our results showed the critical role of intensive therapy approach in this aggressive malignancy.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,371 · 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
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