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Enregistrement W4393363958 · doi:10.1002/pbc.30975

Management of undifferentiated embryonal sarcoma of the liver: A Pediatric Surgical Oncology Research Collaborative study

2024· article· en· W4393363958 sur OpenAlexaff
Zachary J. Kastenberg, Scott S. Short, Kimberly J. Riehle, Alan F. Utria, Timothy B. Lautz, Katherine C. Ott, Andrew J. Murphy, Sara A. Mansfield, Dave R. Lal, Brian Hallis, Joseph Murphy, Jonathan P. Roach, Stephanie F. Polites, Catherine B Beckhorn, Elisabeth T. Tracy, Elizabeth Fialkowski, Natashia M. Seemann, Andreana Bütter, Barrie S. Rich, Richard D. Glick, Alex Bondoc, Blessing Ofori-Atta, Angela P. Presson, Stephanie Chen, Abigail K. Zamora, Eugene S. Kim, Sanjeev A. Vasudevan, Hannah Rinehardt, Marcus M. Malek, Eveline Lapidus‐Krol, Juan Putra, Riccardo Superina, Max R. Langham, Rebecka L. Meyers, Greg Tiao, Roshni Dasgupta, Reto M. Baertschiger

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoChildren's Hospital of Western OntarioLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePediatric oncologySarcomaOncologyInternal medicineMEDLINEGeneral surgeryPathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Undifferentiated embryonal sarcoma of the liver (UESL) is a rare tumor for which there are few evidence‐based guidelines. The aim of this study was to define current management strategies and outcomes for these patients using a multi‐institutional dataset curated by the Pediatric Surgical Oncology Research Collaborative. Methods Data were collected retrospectively for patients with UESL treated across 17 children's hospitals in North America from 1989 to 2019. Factors analyzed included patient and tumor characteristics, PRETEXT group, operative details, and neoadjuvant/adjuvant regimens. Event‐free and overall survival (EFS, OS) were the primary and secondary outcomes, respectively. Results Seventy‐eight patients were identified with a median age of 9.9 years [interquartile range [IQR): 7–12]. Twenty‐seven patients underwent resection at diagnosis, and 47 patients underwent delayed resection, including eight liver transplants. Neoadjuvant chemotherapy led to a median change in maximum tumor diameter of 1.6 cm [IQR: 0.0–4.4] and greater than 90% tumor necrosis in 79% of the patients undergoing delayed resection. R0 resections were accomplished in 63 patients (81%). Univariate analysis found that metastatic disease impacted OS, and completeness of resection impacted both EFS and OS, while multivariate analysis revealed that R0 resection was associated with decreased expected hazards of experiencing an event [hazard ratio (HR): 0.14, 95% confidence interval (CI): 0.04–0.6]. At a median follow‐up of 4 years [IQR: 2–8], the EFS was 70.0% [95% CI: 60%–82%] and OS was 83% [95% CI: 75%–93%]. Conclusion Complete resection is associated with improved survival for patients with UESL. Neoadjuvant chemotherapy causes minimal radiographic response, but significant tumor necrosis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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