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Enregistrement W4294920915 · doi:10.1002/cam4.5164

Urachal carcinoma: A novel staging system utilizing the National Cancer Database

2022· article· en· W4294920915 sur OpenAlexaboutno aff
Vladimir Limonnik, Arash Samiei, Stephen Abel, Rodney E. Wegner, Goutham Vemana, Shifeng Mao

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary and Genital Oncology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabaseNational databaseMedicineOncologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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