New Sarculator Prognostic Nomograms for Patients With Primary Retroperitoneal Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To update the current Sarculator retroperitoneal sarcoma (RPS) prognostic nomograms considering the improvement in patient prognosis and the case volume effect. BACKGROUND: Survival of patients with primary RPS has been increasing over time, and the volume-outcome relationship has been well recognized. Nevertheless, the specific impact on prognostic nomograms is unknown. METHODS: All consecutive adult patients with primary localized RPS treated at 8 European and North American sarcoma reference centers between 2010 and 2017 were included. Patients were divided into 2 groups: high-volume centers (HVC, ≥13 cases/year) and low-volume centers (LVC, <13 cases/year). Primary end points were overall survival (OS) and disease-free survival (DFS). Multivariable analyses for OS and DFS were performed. The nomograms were updated by recalibration. Nomograms performance was assessed in terms of discrimination (Harrell C index) and calibration (calibration plot). RESULTS: The HVC and LVC groups comprised 857 and 244 patients, respectively. The median annual primary RPS case volume (interquartile range) was 24.0 in HVC (15.0-41.3) and 9.0 in LVC (1.8-10.3). Five-year OS was 71.4% (95% CI: 68.3%-74.7%) in the HVC cohort and 63.3% (56.8%-70.5%) in the LVC cohort ( P =0.012). Case volume was associated with both OS (LVC vs. HVC hazard ratio 1.40, 95% CI: 1.08-1.82, P =0.011) and DFS (hazard ratio 1.93, 95% CI: 1.57-2.37, P <0.001) at multivariable analyses. When applied to the study cohorts, the Sarculator nomograms showed good discrimination (Harrell C index between 0.68 and 0.73). The recalibrated nomograms showed good calibration in the HVC group, whereas the original nomograms showed good calibration in the LVC group. CONCLUSIONS: New nomograms for patients with primary RPS treated with surgery at high-volume versus low-volume sarcoma reference centers are available in the Sarculator app.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».