Anatomic prognostic factors and their potential roles in refining <scp>M1</scp> classification for de novo metastatic nasopharyngeal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: To identify anatomic prognostic factors and their potential roles in refining M1 classification for de novo metastatic nasopharyngeal carcinoma (M1-NPC). MATERIALS AND METHODS: All M1-NPC treated with chemotherapy and/or radiotherapy between 2010 and 2019 from two centers (training and validation cohort) were included. The prognostic value of metastatic disease extent and involved organs for overall survival (OS) were assessed by several multivariable analyses (MVA) models. A new M1 classification was proposed and validated in a separate cohort who received immuno-chemotherapy. RESULTS: A total of 197 M1-NPC in the training and 307 in the validation cohorts were included for M1 subdivision study with median follow-up of 46 and 57 months. MVA model with "≤2 organs/≤5 lesions" as the definition of oligometastasis had the highest C-index (0.623) versus others (0.606-0.621). Patients with oligometastasis had better OS versus polymetastasis (hazard ratio [HR] 0.47/0.63) while liver metastases carried worse OS (HR 1.57/1.45) in MVA in the training/validation cohorts, respectively. We proposed to divide M1-NPC into M1a (oligometastasis without liver metastases) and M1b (liver metastases or polymetastasis) with 3-year OS of 66.5%/31.7% and 64.9%/35.0% in the training/validation cohorts, respectively. M1a subset had a better median progress-free survival (not reach vs. 17 months, p < 0.001) in the immuno-chemotherapy cohort (n = 163). CONCLUSION: Oligometastasis (≤2 organs/≤5 lesions) and liver metastasis are prognostic for M1-NPC. Subdivision of M1-NPC into M1a (oligometastasis without liver metastasis) and M1b (liver metastasis or polymetastasis) depicts the prognosis well in M1-NPC patients who received immuno-chemotherapy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».