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Enregistrement W4379331646 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.2029

Leptomeningeal carcinomatosis and brain metastases in gastroesophageal carcinoma: A real-world analysis of outcomes, clinical and pathologic characteristics.

2023· article· en· W4379331646 sur OpenAlexaff
Thais Baccili Cury Megid, Zeynep Baskurt, Lucy Xiaolu, Carly C. Barron, Marie‐Philippe Saltiel, Abdul Rehman Farooq, Raymond Woo-Jun Jang, Eric Xueyu Chen, Rebecca Wong, Aruz Mesci, Hiroko Aoyama, Yvonne Bach, Xin Wang, Patrick Veit‐Haibach, Ben X. Wang, Sangeetha Kalimuthu, James Cotton, Elena Elimova

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHistologyBrain metastasisAdenocarcinomaCancerProportional hazards modelCohortOncologyGastroenterologyCarcinomaSignet ring cellMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2029 Background: Brain metastasis (BM) and Leptomeningeal Carcinomatosis (LC) are uncommon complications in gastroesophageal carcinoma (GEC) patients (pts). These patients have a poor prognosis and are challenging to study. We described the clinicopathologic features and outcomes in the largest real-world cohort of CNS metastasis in GEC pts. Methods: We conducted a single-center retrospective study of GEC pts treated at the Princess Margaret Cancer Centre from 2007 to 2021 who developed BM. Clinicopathologic characteristics and treatment modalities were reviewed. Survival was calculated from the date of BM or LC diagnosis until date of death/last follow-up using the Kaplan-Meier method. A multivariable Cox proportional hazards regression model was used to examine the association of baseline covariates and survival. Results: Of 3283 consecutive pts with GEC, 101 (3.08%) were diagnosed with BM and 20 with LC (0.61%). Most pts with BM were male (75.3%), non-Asian (93%), with a primary gastroesophageal junction tumor (47%) and adenocarcinoma histology (86%). Among pts with known HER2 status (N= 48), 60% were HER2 positive (defined as IHC 3+ or IHC 2+/FISH+). All patients with LC had adenocarcinoma histology; most were signet-ring subtype (85%), poorly differentiated (80%) histology and only 15% (2/13) were HER2 positive. Median survival was 0.8; 3.8; and 7.7 months (mo) in BM pts treated with palliative care only, radiation only and surgery followed by radiation, respectively (p< 0.001). In LC, median survival was 0.7 mo in pts who had palliative care only (7/20) and 2.7 mo for those (13/20) who had whole brain radiation therapy (WBRT) (p .008). Multivariate analysis showed a higher probability of death in patients with number of BM ≥4 (p 0.02) and predicted superior survival in patients who received radiation and surgery followed by radiation (p 0.02). Conclusions: This is the most comprehensive summary of clinicopathologic characteristics and survival in patients with GEC and BM and LC disease to date. Biomarker analysis reveals an enriched frequency of HER2 expression in BM, while this is uncommon in pts with LC. BM pts who were treated with surgery followed by radiation had a significantly improved OS. WBRT benefited patients with LC over palliative care alone. These findings add to our understanding for the management of this understudied population with poor survival. [Table: see text]

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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