The correlation between uveal melanoma and iris nevus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To investigate the impact of iris nevus on the incidence and prognosis of uveal melanoma (UM). Methods A retrospective cohort study was conducted involving 1128 UM cases and 4356 healthy controls. Participants were categorized based on iris nevus presence and grade: grade 0 (no iris nevus), grade 1 (single iris nevus), grade 2 (multiple iris nevi), and grade 3 (partial or complete darkening of the iris). Propensity matching score method was employed to control for age and sex differences, while the χ 2 test was used to compare the existence rate and grade of iris nevus between groups. Univariate ANOVA evaluated differences among various iris nevus grades, the Kaplan–Meier method analyzed the prognosis of patients with different iris nevus grades, and multivariate Cox proportional risk regression analysis was conducted to evaluate the relationship between clinical data and prognosis. Results A total of 5484 subjects were analyzed. UM patients exhibited a higher prevalence and grade of iris nevus (all P < 0.001) after propensity matching. Patients with iris nevus in the affected eye did not show a worse prognosis (P = 0.414). However, those with partial or complete iris darkening or multiple nevi had a poorer prognosis compared to those with a single or no iris nevus (all P < 0.05). Iris nevus presence and grade in the healthy eye had no prognostic impact (P = 0.726 and P = 0.825, respectively). The multivariate COX proportional risk model showed that tumor diameter (P < 0.001), age (P = 0.020), and grade of iris nevus in the affected eye (P = 0.009) were independent risk factors for a worse prognosis. LSD analysis revealed that patients with partial or complete darkening of the iris had larger tumor diameters than those without iris nevus (P = 0.013), single nevus (P = 0.015), and multiple nevus (P = 0.023). Discussion Our findings indicate a higher proportion and grade of iris nevus in UM patients compared to controls, and a worse prognosis for UM patients with higher-grade iris nevi in the affected eye.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».