Nomograms for Predicting Survival Outcomes in Patients with Neuroendocrine Neoplasms of the Gallbladder Undergoing Primary Tumor Resection: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroendocrine neoplasms of the gallbladder (GB-NENs) are a rare group of histologically heterogeneous tumors, and surgical resection of the primary tumor is the mainstream treatment at the moment. The current study aimed to establish and validate novel nomograms for patients with GB-NENs undergoing primary tumor resection to predict the 6-, 12-, and 18-month overall survival (OS) and cancer-specific survival (CSS). METHODS: Clinicopathological information of patients with GB-NENs undergoing primary tumor resection between 2004 and 2018 was derived from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. Candidate prognostic factors were selected by Cox regression analyses, and the nomograms were constructed. Finally, concordance index (C-index), calibration plot, area under the curve from the receiver operating characteristic curve (AUC), and decision curve analysis (DCA) were utilized to assess the effective performance of the nomograms. RESULTS: A total of 221 patients with GB-NENs undergoing resection were enrolled in this retrospective study. Using the Cox regression analyses, age, pathological classification, tumor size, and SEER stage were identified as the independent prognostic factors of patients with GB-NENs undergoing resection, and nomograms were constructed. The C-indexes of OS and CSS in training dataset were 0.802 (95% CI: 0.757-0.848) and 0.846 (95% CI: 0.798-0.895), while those of internal validation dataset were 0.862 (95% CI: 0.802-0.922) and 0.879 (95% CI: 0.824-0.934), respectively. CONCLUSIONS: Taken together, the nomograms are accurate enough to predict the prognostic factors of GB-NEN patients undergoing resection, allowing for treatment decision-making and clinical monitoring for future clinical work.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».