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Enregistrement W4293113407 · doi:10.14740/wjon1489

Pathological Responses of the Primary Tumor and Locoregional Lymph Nodes After Neoadjuvant Immunochemotherapy in Esophageal Squamous Cell Cancer

2022· article· en· W4293113407 sur OpenAlexvenueno aff
Shu Jie Huang, Dan Tian, Si Chao Wang, Rui Zeng, Yue Dong, Liang Li Hong, Han Wu, Fang Xu, Dong Kun Zhang, Liang Xie, Haiyu Zhou, Ji Ming Tang, Xiao Song Ben, Gang Chen, Ri Xin Chen, Yong Tang, G. Qiao

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophageal cancerDocetaxelInternal medicineOncologyNeoadjuvant therapyNODALOdds ratioEsophagectomyPathologicalRegimenPrimary tumorLymph nodeConfidence intervalTaxaneResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsCancerChemotherapyProgressive diseaseBreast cancerMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The current study attempted to describe the specific patterns of pathological tumor response and locoregional node metastases from surgically resected esophageal squamous cell carcinoma after neoadjuvant immunochemotherapy (NAIC), as well as to explore the association between clinicopathological characteristics and such oncological patterns. Methods: Fifty-one patients with cT3 or deeper esophageal squamous cell cancer underwent subtotal esophagectomy after NAIC. The NAIC regimen included intravenous administration of platinum-based and docetaxel- and taxane-based chemotherapeutics along with a 200 mg fixed dose of one programmed death 1 (PD-1) inhibitor, given every 3 weeks. We divided patients into tumor/nodal good-responders and poor-responders based on the pathological observation of the tumor or nodal responses. We also examined the association between clinicopathological factors and tumor/nodal responses. Further, significant baseline predictors for tumor and nodal good-responders were identified using multivariate binary logistic regression. Results: Of the 51 patients, 68.6% achieved marked primary tumor response. Notably, 21.6% of patients achieved complete pathological response. Significant differences in treatment cycles between tumor good-responders and tumor poor-responders (P = 0.019) were observed. For locoregional nodal responses, only 33.3% of patients achieved down-staged nodal disease. Of the investigated variables, neoadjuvant cycles (odds ratio (OR): 5.271, 95% confidence interval (CI): 1.278 - 21.740, P = 0.022) and pretreatment platelets (OR: 0.979, 95% CI: 0.962 - 0.996, P = 0.017) were identified as independent predictors for good tumor and nodal responses. Conclusions: We conclusively noted that most patients receiving NAIC were tumor good-responders, whereas only one-third of patients were nodal good-responders. Furthermore, we identified that treatment cycle number and baseline platelet counts were independent predictors of combined tumor and nodal responses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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