Expertenkohorte vs. Krebsregisterdaten – Analyse von Daten zu retroperitonealen Sarkomen
Notice bibliographique
Résumé
Einleitung : Retroperitoneale Sarkome (RPS) repräsentieren eine Gruppe seltener und heterogener maligner Tumore. Die meisten Studien basieren daher auf Patientendaten aus spezialisierten Zentren. Fraglich ist jedoch, ob diese selektierte Patientengruppe auf die Gesamtheit aller RPS-Patienten übertragbar ist. Ziele : Im Rahmen der Studie soll die Übertragbarkeit zentrenbasierter Studiendaten auf die Allgemeinheit der RPS-Patienten, sowie die Plausibilität der Angaben des baden-württembergischen Krebsregisters (KR) evaluiert werden, um zukünftig eine bessere Patientenversorgung sicherzustellen. Methodik : Als Zentrumspopulation dient eine Kohorte der Transatlantic Retroperitoneal Sarcoma Working Group (TARPSWG), welche von 2002-2011 Patienten mit primärem, nicht metastasiertem RPS und operativer Therapie analysierte. Die Kohorte des KR inkludierte Patienten, für die von 2016-2021 eine Meldung mit passendem ICD-10 Code C.48.x/C.49.4/5 (retropertitoneal) sowie Sarkom-typischer Histologie (ICD-O Code gem. Onkocert) erfolgte. Diese waren ebenfalls nicht primär metastasiert und wurden im Verlauf operiert. Epidemiologische, Tumor- und Verlaufsdaten wurden mit Chi 2 Test verglichen und Überlebenszeitanalysen mit Kaplan Meier und der kumulativen Inzidenz (CCI) berechnet. Ergebnis : Es wurden 1000 Patienten der TARPSWG und 368 Patienten des KR inkludiert. KR-Patienten sind im Schnitt älter (Median +6J.), weisen ein höheres Grading und eine andere Verteilung der Histologien auf. Gut differenzierte Liposarkome (WDLPS) sind bei der TARPSWG häufiger (26.1%) als beim KR (14.9%). Die Verteilung der Geschlechter, des R-Status und der stattgehabten Therapien ist in beiden Gruppen vergleichbar. Das 5-Jahres-Überleben der KR-Patienten ist mit 56% niedriger als das der TARPSWG-Kohorte mit 68%. Auch altersadjustiert zeigt sich ein Überlebensvorteil für die TARPSWG (HR 1.22). Nach Ausschluss der WDLPS kann kein signifikanter Unterschied mehr festgestellt werden. Schlussfolgerung : Es zeigen sich Unterschiede, die sich als Verschiebung und nicht als prinzipielle Grundverschiedenheit beider Kohorten interpretieren lassen. Wir konnten zeigen, dass beide Kohorten durchaus aufeinander übertragbar sind und somit zukünftig auch KR-Daten bei klinischen Fragestellungen unterstützend herangezogen werden sollten, um ein realistisches Abbild der Versorgung zu erhalten. Grundlegend ist dabei die Stärkung der Krebsregisterdaten durch eine Verbesserung der Vollständigkeit der Dokumentation. Publication History Article published online: 26 September 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,014 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».