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Enregistrement W4402513843 · doi:10.3390/cancers16183148

Histopathological Growth Patterns Determine the Outcomes of Colorectal Cancer Liver Metastasis Following Liver Resection

2024· article· en· W4402513843 sur OpenAlexafffundabout
Lucyna Krzywoń, Anthoula Lazaris, Stephanie Petrillo, Oran Zlotnik, Zu‐Hua Gao, Peter Metrakos

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésMedicineColorectal cancerMultivariate analysisMetastasisInternal medicineCancerGastroenterologyOncologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Colorectal cancer liver metastasis (CRCLM) remains a lethal diagnosis, with an overall 5-year survival rate of 5–10%. Two distinct histopathological growth patterns (HGPs) of CRCLM are known to have significantly differing rates of patient survival and response to treatment. We set out to review the results of 275 patients who underwent liver resection for CRCLM at the McGill University Health Center (MUHC) and analyze their clinical outcome, mutational burden, and pattern of cancer progression in light of their HGPs, and to consider their potential effect on surgical decision making. Methods: We performed a retrospective multivariate analysis on clinical data from patients with CRCLM (n = 275) who underwent liver resection at the McGill University Health Center (MUHC). All tumors were scored using international consensus guidelines by pathologists trained in HGP scoring. Results: A total of 109 patients (42.2%) were classified as desmoplastic and angiogenic, whereas 149 patients (57.7%) were non-desmoplastic and vessel co-opting. The 5-year survival rates for angiogenic patients compared with vessel co-opting patients were 47.1% and 13%, respectively (p < 0.0001). Multivariate analysis showed patients with vessel co-opting CRCLM had a higher incidence of extrahepatic metastatic disease (p = 0.0215) compared with angiogenic CRCLM. Additionally, KRAS mutation status was a marker of increased likelihood of disease recurrence (p = 0.0434), as was increased number of liver tumors (p = 0.0071) and multiple sites of extrahepatic metastatic disease (p < 0.0001). Conclusions: Multivariate analysis identified key clinical prognostic and molecular features correlating with the two HGPs. Determining liver tumor HGPs is essential for patient prognostication and treatment optimization.

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)0,003
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
Métarecherche0,0000,003
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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