Clinicopathological Features and Prognosis Analysis of Primary Bile Duct and Ampullary Neuroendocrine Neoplasms: A Population-Based Study from 1975 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».