False-negative sentinel lymph node biopsy for melanoma: a single-surgeon experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The status of the regional lymph node basin is of prognostic importance in patients with melanoma, making the performance of sentinel lymph node biopsies (SLNBs) a key component of patient care management, particularly with the advent of immunotherapy for adjuvant treatment. The primary goal of our study was to assess the false-negative rate of SLNBs among patients with melanoma. METHODS: We conducted a retrospective review of patients with melanoma undergoing SLNB by a single surgeon between Jan. 1, 2005, and Dec. 31, 2020. We extracted and cross-referenced patient demographic and pathologic information. RESULTS: During the study period, 501 patients underwent an SLNB. Of these, 97 (19.4%) patients had pathologically positive sentinel lymph nodes and 404 (80.6%) patients had negative results. The latter were subject to further review; 84 (20.8%) patients subsequently developed recurrence, with 25 (6.2%) recurrences within the primary nodal basin. Isolated regional recurrence occurred in 11 (2.7%) patients and conjunction with a false-negative rate was 10.2%. Unadjusted recurrence rates were similar across each lymph node basin, including the axilla (2.7%), groin (3.6%), and neck (1.4%). CONCLUSION: The false-negative SLNB rate was 10.2% for isolated regional recurrences. These findings need to be considered in the era of using adjuvant systemic therapy for patients with melanoma.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».