Urachal carcinoma: A novel staging system utilizing the National Cancer Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urachal carcinoma (UrC) is a rare, aggressive cancer with a poor prognosis that is frequently diagnosed in advanced stages. Due to its rarity, the current staging systems, namely Sheldon, Mayo, and Ontario were established based on relatively small patient cohorts, necessitating further validation. We used a large patient population from the National Cancer Database to model a novel staging system based on the Tumor (T), Node(N), and Metastasis (M) (TNM) staging system and compared it to established staging systems. METHODS: We identified patients diagnosed with UrC between the years of 2004-2016. To determine median overall survival (OS), a Kaplan-Meier (KM) curve was generated using the Sheldon, Mayo, Ontario, and TNM staging system. A cox proportional-hazards regression model was developed to highlight predictors of overall survival. RESULTS: A total of 626 patients were included in the analysis. The OS for the entire cohort was 58.2 months (50.1-67.8) with survival rates at 12, 24, and 60 months of 83%, 70%, and 49%, respectively (p < 0.0001). As compared to the Sheldon, Mayo, and Ontario staging system, our TNM staging system had a more balanced sample and survival distribution per stage and no overlap among stages on KM survival curves. The Mayo, Ontario, and TNM staging systems were more accurate in terms of stage-survival correlation than the Sheldon staging system (p < 0.05 for all stages). CONCLUSIONS: The proposed novel TNM staging system for UrC has a more balanced sample distribution and a more accurate stage-survival correlation than the traditional Mayo, Sheldon, and Ontario staging systems. It is clinically applicable and enables better risk stratification, prognosis, and therapeutic decision-making.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».