Patterns of Extrathoracic Metastasis in Lung Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is a major cause of death in lung cancer patients. Therefore, a deeper understanding of the metastatic mechanisms is important for developing better management strategies for lung cancer patients. This study evaluated the patterns of extrathoracic metastases in lung cancer. We retrieved data for 25,103 lung cancer patients from an institutional database and then evaluated the impacts of clinicopathologic factors on metastasis patterns. We found that 36.5% of patients had extrathoracic metastasis. Younger patients had a significantly higher extrathoracic metastasis rate in most histologic subtypes. Metastases to the bone (58.3%), central nervous system (CNS) (44.3%), liver (26.6%) and adrenal gland (18.3%) accounted for 85.5% of all extrathoracic metastases. Patients with nonmucinous adenocarcinoma had significantly higher bone metastasis rate. Patients with small cell carcinoma and large cell neuroendocrine carcinoma (LCNEC) had significantly higher liver metastasis rates. Further, patients with LCNEC also had a significantly lower bone metastasis rate, and patients with squamous cell carcinoma had a significantly lower CNS metastasis rate. Patients with multiple cancers had similar patterns of metastasis compared to patients with only lung cancer. In conclusion, different histologic subtypes of lung cancer have different metastatic patterns. Our study might help clinicians decide on follow-up strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».