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Enregistrement W4313360926 · doi:10.3390/curroncol30010036

Clinicopathological Features and Prognosis Analysis of Primary Bile Duct and Ampullary Neuroendocrine Neoplasms: A Population-Based Study from 1975 to 2016

2022· article· en· W4313360926 sur OpenAlexvenueno aff
Yijun Li, Rui Hua, Jianjun He, Huimin Zhang

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomogramMedicineConcordanceInternal medicineStage (stratigraphy)Proportional hazards modelOncologySurvival analysisPopulationNeuroendocrine tumorsGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The main purpose of this study is to analyze the clinicopathological features and prognosis factors of bile duct and ampullary neuroendocrine neoplasms (NENs). METHODS: The relevant data were collected from the SEER database from 1975 to 2016. The Kaplan-Meier curve and Cox model were used for survival analysis. The nomogram was drawn to predict the survival rate. The calibration, discrimination and clinical utility of the nomogram were evaluated by calibration curve, the concordance index (C-index) and decision curve analysis (DCA). RESULTS: A total of 340 cases were included in our research. According to Kaplan-Meier analysis, 1-year, 3-year and 5-year of overall survival (OS) were 77.3%, 61.9% and 58.4%, while 1-year, 3-year and 5-year of the disease-specific survival (DSS) were 82.7%, 69.3% and 66.9%, respectively. The multivariable analysis results showed that age, histological grade, SEER stage and surgery were independent predictors for either OS or DSS. The calibration curve and the C-index value indicated that the nomogram was well calibrated and had good discrimination. DCA showed that the model had ideal net benefits. CONCLUSIONS: The age, histological grade, SEER stage and surgery were identified as independent prognostic variables for OS and DSS. After verification, nomogram has good predictive ability and clinical application value.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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