MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403299677 · doi:10.1001/jamaoncol.2024.4354

Ninth Version of the AJCC and UICC Nasopharyngeal Cancer TNM Staging Classification

2024· article· en· W4403299677 sur OpenAlexaff
Hai‐Qiang Mai, Wai Tong Ng, Chaosu Hu, Jingao Li, Xiaozhong Chen, James Chung Hang Chow, E. Wong, Victor Lee, Ling-Yu Ma, Qiaojuan Guo, Qin Liu, Lizhi Liu, Tingting Xu, Xiaochang Gong, Meng‐Yun Qiang, Kwok‐Hung Au, Tsz-Chim Liu, Chi‐Leung Chiang, Youping Xiao, Shao-Jun Lin, Yunbin Chen, Shanshan Guo, Charlene H. L. Wong, Lin-Quan Tang, Zhiyuan Xu, Yizhen Jia, Wen-Sa Peng, Liping Hu, Tianzhu Lu, Jiang Feng, Caineng Cao, Wei Xu, Jun Ma, Pierre Blanchard, Michelle Williams, Christine M. Glastonbury, Ann D. King, Snehal G. Patel, Raja R. Seethala, A. Dimitrios Colevas, Daiming Fan, Melvin L.K. Chua, Shao Hui Huang, Brian O’Sullivan, William M. Lydiatt, Anne W.M. Lee

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineNasopharyngeal carcinomaCancerStage (stratigraphy)AJCC staging systemCancer stagingInternal medicineOncologyRadiation therapyStaging system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Accurate staging is a fundamental step in treating patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC) worldwide; this is crucial not only for prognostication, but also for guiding treatment decisions. The American Joint Committee on Cancer (AJCC)/Union for International Cancer Control (UICC) tumor-node-metastasis (TNM) system is the global language for clinicians, researchers, and cancer registries. Continual improvement that aligns with contemporary pattern of care is essential. Objective: To improve the prognostic accuracy and clinical applicability of the eighth edition (TNM-8) for NPC. Design, Setting, and Participants: This multicenter study analyzed patients with NPC with detailed tumor features during January 2014 and December 2015 and was reviewed by experienced radiologists. The data analysis was completed in December 2023. The findings were further confirmed with internal and external validation. Statistical analyses and clinical considerations were reviewed by the AJCC/UICC multidisciplinary head and neck panels and attained consensus. The recommendations were evaluated by the AJCC Evidence-Based Medicine Committee before final endorsement as the ninth version (TNM-9). Main Outcomes and Measures: The primary end point was overall survival. Adjusted hazard ratios of different subgroups were then assessed for confirmation of optimal stage grouping. Results: Of the 4914 patients analyzed, 1264 (25.7%) were female and 3650 (74.3%) were male; the median (SD) age was 48.1 (12.0) years. Advanced radiological extranodal extension (with involvement of adjacent muscles, skin, and/or neurovascular bundles) was identified as an independent adverse factor for all end points: this was added as a criterion for N3. Patients with nonmetastatic disease were regrouped into stages I to III instead of TNM-8 stages I to IVA. Significant hazard discrimination was achieved by grouping T1-2N0-1 as stage I, T3/N2 as stage II, and T4/N3 as stage III. Although the T1-2N0-1 subgroups had comparable 5-year overall survival, subdivisions into IA (T1-T2N0) and IB (T1-T2N1) were recommended due to the distinction in adjusted hazard ratios following adjustment for chemotherapy use. Metastatic disease was exclusively classified as stage IV, and prognostication was further refined by subdivision into IVA (M1a, ≤3 lesions) and IVB (M1b, >3 lesions). TNM-9 demonstrated superiority compared with TNM-8 in major statistical aspects. Conclusion and Relevance: The results of this diagnostic study suggest that the ninth version of TNM staging for NPC, based on robust analyses and a comprehensive review by the AJCC/UICC staging committees, provides an improved staging system for global application and a framework for future incorporation of nonanatomical factors. This will be launched for global application in January 2025.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA OncologyMême sujetHead and Neck Cancer StudiesTravaux en français237 207