Tumor Volume Predicts for Pathologic Complete Response in Rectal Cancer Patients Treated With Neoadjuvant Chemoradiation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Nonoperative management (NOM) of locally advanced rectal cancer is an emerging approach allowing patients to preserve their anal sphincter. Identifying clinical factors associated with pathologic complete response (pCR) is essential for physicians and patients considering NOM. MATERIALS AND METHODS: In total, 412 locally advanced rectal cancer patients were included in this retrospective analysis. Tumor volumes were derived from pretreatment MRI. Clinical parameters such as tumor volume, stage, and location were analyzed by univariate and multivariate analysis, against pCR. A receiver operator characteristic curve was generated to identify a tumor volume cut-off with the highest clinically relevant Youden index for predicting pCR. RESULTS: Seventy-five of 412 patients (18%) achieved pCR. A tumor volume threshold of 37.3 cm 3 was identified as predictive for pCR. On regression analysis, a tumor volume >37.3 cm 3 was associated with a greater than 78% probability of not achieving pCR. On multivariate analysis, a GTV <37.3 cm 3 [odds ratio (OR)=3.7, P <0.0001] was significantly associated with an increased pCR rate, whereas tumor length > 4.85 cm was associated with pCR on univariate (OR=3.03, P <0.01) but not on multivariate analysis (OR=1.45, P =0.261). Other clinical parameters did not impact pCR rates. CONCLUSIONS: A tumor volume threshold of 37.3 cm 3 was identified as predictive for pCR in locally advanced rectal cancer patients receiving neoadjuvant chemoradiation. Tumors above this volume threshold corresponded to a greater than 78% probability of not achieving pCR. This information will be helpful at diagnosis for clinicians who are considering potential candidates for NOM.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».