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Enregistrement W4399318770 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.2023

Clinical and molecular features and survival in thyroid cancer with brain metastases.

2024· article· en· W4399318770 sur OpenAlexaff
Carly C. Barron, Thais Baccili Cury Megid, Yangqing Deng, Erick Figueiredo Saldanha, Gordon Taylor Moffat, Richard Thomas O'Dwyer, Aruz Mesci, Jelena Lukovic, Richard Tsang, Özgür Mete, Monika K. Krzyzanowska, Lucy Xiaolu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThyroid cancerOncologyBrain metastasisBrain cancerCancerThyroidInternal medicinePathologyCancer researchMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2023 Background: Brain metastases (BM) in advanced thyroid cancer are rare; however, they may be underreported as staging brain imaging is not routine. Prognostic features and molecular alterations for this group are poorly described. We characterized the clinical and molecular features of thyroid cancer with BM and evaluated differences in survival. Methods: In this single-center retrospective analysis, patients with metastatic radioactive iodine refractory well-differentiated, poorly-differentiated, or medullary thyroid carcinoma seen at the Princess Margaret Cancer Center from 2007-2022 were included. Electronic medical records were reviewed to collect clinicopathologic and treatment data. All patients had tumor next-generation sequencing (NGS) by a targeted gene panel. Overall survival (OS) from initial medical oncology consultation was analyzed using the Kaplan-Meier method and univariate and multivariate Cox proportional hazards models. Results: Of 248 patients with advanced thyroid cancer, 41(17%) were diagnosed with BM. The median interval from thyroid cancer diagnosis to BM development was 6.49 years (y) (IQR 3.51- 14.35 y). The median age at the time of BM diagnosis was 63.6 y and 23 (56%) were male. Most (76%) were asymptomatic at the diagnosis of BM and 80% had an ECOG of 0-1. Among patients with well-differentiated histology, 27 (18%) developed BM, while 7 (12%) with poorly-differentiated and 7 (19%) with medullary thyroid cancer developed BM. The most common molecular alterations included BRAFV600E (n=19), TERT (n=11), RAS (n=9), RET (n=8), and FANCA (n=3). Patients were treated with surgery (n=5), stereotactic radiation (n=21), whole brain radiation therapy (n=12), or a combination of both (n=2). OS was similar in patients with BM compared to those without (6.05 vs 6.45 y). There were no differences in histology or molecular alterations between patients that developed BM compared to those who did not. The median survival from the time of BM was 3.23 y. Patients with BM with ≥4 lesions had worse survival (0.52 vs 5.09 y, p=0.01). There were no differences in survival based on histology, symptoms, treatment or molecular alterations among those with BM. Conclusions: This is one of the largest reported thyroid BM cohorts and the first with complete NGS. The prevalence of BM in our cohort was higher than previously described, often diagnosed incidentally. Screening for BM in advanced thyroid cancer may detect higher rates, offering prognostic insights. While the number of BM was predictive of survival, molecular alterations did not predict BM development or survival and larger studies are needed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,411 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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