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Enregistrement W4361003105 · doi:10.3390/curroncol30040282

Early Recurrence after Upfront Surgery for Pancreatic Ductal Adenocarcinoma

2023· article· en· W4361003105 sur OpenAlexvenueno aff
Gennaro Nappo, Greta Donisi, Giovanni Capretti, Cristina Ridolfi, Michele Pagnanelli, Martina Nebbia, Silvia Bozzarelli, Tommasangelo Petitti, Francesca Gavazzi, Alessandro Zerbi

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePancreatic ductal adenocarcinomaReceiver operating characteristicLogistic regressionPredictive valueInternal medicineMultivariate analysisOncologySurgeryPancreatic cancerGastroenterologyUrologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Survival after surgery for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains poor, due to early recurrence (ER) of the disease. A global definition of ER is lacking and different cut-off values (6, 8, and 12 months) have been adopted. The aims of this study were to define the optimal cut-off for the definition of ER and predictive factors for ER. Methods. Recurrence was recorded for all consecutive patients undergoing upfront surgery for PDAC at our institute between 2010 and 2017. Receiver operating characteristic (ROC) curves were utilized, to estimate the optimal cut-off for the definition of ER as a predictive factor for poor post-progression survival (PPS). To identify predictive factors of ER, univariable and multivariable logistic regression models were used. Results. Three hundred and fifty one cases were retrospectively evaluated. The recurrence rate was 76.9%. ER rates were 29.0%, 37.6%, and 47.6%, when adopting 6, 8, and 12 months as cut-offs, respectively. A significant difference in median PPS was only shown between ER and late recurrence using 12 months as cut-off (p = 0.005). In the multivariate analysis, a pre-operative value of CA 19-9 > 70.5 UI/L (OR 3.10 (1.41–6.81); p = 0.005) and the omission of adjuvant treatment (OR 0.18 (0.08–0.41); p < 0.001) were significant predictive factors of ER. Conclusions. A twelve-months cut-off should be adopted for the definition of ER. Almost 50% of upfront-resected patients presented ER, and it significantly affected the prognosis. A high preoperative value of CA 19-9 and the omission of adjuvant treatment were the only predictive factors for ER.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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