The European Network for the Study of Adrenal Tumors Staging System (2015): A United States Validation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the ability of the 2015 modified version of the European Network for the Study of Adrenal Tumors staging system (mENSAT) in predicting cancer-specific mortality (CSM), as well as overall mortality (OM) in adrenocortical carcinoma (ACC) patients of all stages, in a large-scale, and contemporary United States cohort. METHODS: We relied on the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2004-2020) to test the accuracy and calibration of the mENSAT and subsequently compared it to the 8th edition of the American Joint Committee on Cancer staging system (AJCC). RESULTS: In 858 ACC patients, mENSAT accuracy was 74.7% for 3-year CSM predictions and 73.8% for 3-year OM predictions. The maximum departures from ideal predictions in mENSAT were +17.2% for CSM and +11.8% for OM. Conversely, AJCC accuracy was 74.5% for 3-year CSM predictions and 73.5% for 3-year OM predictions. The maximum departures from ideal predictions in AJCC were -6.7% for CSM and -7.1% for OM. CONCLUSION: The accuracy of mENSAT is virtually the same as that of AJCC in predicting CSM (74.7% vs 74.5%) and OM (73.7% vs 73.5%). However, calibration is lower for mENSAT than for AJCC. In consequence, no obvious benefit appears to be associated with the use of mENSAT relative to AJCC in US ACC patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».