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Enregistrement W4400284053 · doi:10.3390/curroncol31070285

Right Hemicolectomy and Appendicectomy as Treatments for Goblet Cell Adenocarcinoma: A Comparative Analysis of Two Large National Databases

2024· article· en· W4400284053 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Line El Asmar, Mohamed Mortagy, Kandiah Chandrakumaran, Tom Cecil, John Ramage

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraperitoneal and Appendiceal Malignancies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionProportional hazards modelStage (stratigraphy)AdenocarcinomaSurvival analysisLog-rank testHazard ratioInternal medicineDatabaseRetrospective cohort studyOncologyCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Right hemicolectomy (RHC) remains the treatment standard for goblet cell adenocarcinoma (GCA), despite limited evidence supporting survival benefit. This study aims to explore factors influencing surgical management and survival outcomes among patients treated with RHC or appendicectomy using NCRAS (UK) and SEER (USA) data. METHODS: A retrospective analysis was conducted using 998 (NCRAS) and 1703 (SEER) cases. Factors influencing procedure type were explored using logistic regression analyses. Overall survival (OS) probabilities and Kaplan-Meier (KM) plots were generated using KM analysis and the log-rank test compared survival between groups. Cox regression analyses were performed to assess hazard ratios. RESULTS: The NCRAS analysis revealed that age and regional stage disease were determinants of undergoing RHC, with all age groups showing similar odds of receiving RHC, excluding the 75+ age group. The SEER analysis revealed tumour size > 2 cm, and receipt of chemotherapy were determinants of undergoing RHC, unlike the distant stage, which was associated with appendicectomy. Surgery type was not a significant predictor of OS in both analyses. In NCRAS, age and stage were significant predictors of OS. In SEER, age, stage, and Black race were significant predictors of worse OS. CONCLUSIONS: The study shows variations in the surgical management of GCA, with limited evidence to support a widespread recommendation for RHC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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