A prediction model to refine the timing of an early second‐look laparoscopic exploration in patients with colon cancer at high risk of early peritoneal metastasis recurrence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients at high risk of peritoneal metastasis (PM) recurrence following surgical treatment of colon cancer (CC), second-look laparoscopic exploration (SLLE) is mandatory; however, the best timing is unknown. We created a tool to refine the timing of early SLLE in patients at high risk of PM recurrence. METHODS: This international cohort study included patients who underwent CC surgery between 2009 and 2020. All patients had PM recurrence. Factors associated with PM-free survival (PMFS) were assessed using Cox regression. The primary endpoint was early PM recurrence defined as a PMFS of <6 months. A model (logistic regression) was fitted and corrected using bootstrap. RESULTS: In total, 235 patients were included. The median PMFS was 13 (IQR, 8-22) months, and 15.7% of the patients experienced an early PM recurrence. Synchronous limited PM and/or ovarian metastasis (hazard ratio [HR]: 2.50; 95% confidence interval [CI]: [1.66-3.78]; p < 0.001) were associated with a very high-risk status requiring SLLE. T4 (HR: 1.47; 95% CI: [1.03-2.11]; p = 0.036), transverse tumor localization (HR: 0.35; 95% CI: [0.17-0.69]; p = 0.002), emergency surgery (HR: 2.06; 95% CI: [1.36-3.13]; p < 0.001), mucinous subtype (HR: 0.50; 95% CI [0.30, 0.82]; p = 0.006), microsatellite instability (HR: 2.29; 95% CI [1.06, 4.93]; p = 0.036), KRAS mutation (HR: 1.78; 95% CI: [1.24-2.55]; p = 0.002), and complete protocol of adjuvant chemotherapy (HR: 0.93; 95% CI: [0.89-0.96]; p < 0.001) were also prognostic factors for PMFS. Thus, a model was fitted (area under the curve: 0.87; 95% CI: [0.82-0.92]) for prediction, and a cutoff of 150 points was identified to classify patients at high risk of early PM recurrence. CONCLUSION: Using a nomogram, eight prognostic factors were identified to select patients at high risk for early PM recurrence objectively. Patients reaching 150 points could benefit from an early SLLE.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».