Staging at Diagnosis and Survival of Hematologic Neoplasms in Children and Adolescents in Mato Grosso, Brazil: A Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To apply the Toronto Childhood Cancer Staging Guidelines (TG) and Estimate the Observed Survival Probabilities for Pediatric Patients with Leukemia and Lymphoma. METHODS: Staging at diagnosis was conducted according to tier 2 of the TG. The study cohort included patients aged 0 -19 years from the Population-Based Cancer Registry (PBCR) of Mato Grosso, diagnosed with leukemia and lymphoma between 2008 and 2017, with follow-up until December 31, 2022. Observed 60-month survivals were calculated using the Kaplan-Meier method. RESULTS: Staging was assigned in 67.3% of cases (n=239), while in 32.7% (n=116), staging could not be applied due to incomplete data. Among the cases of acute lymphoblastic leukemia (ALL), 70.7% (n=133) were staged as CNS1, with an observed survival probability of 75.0%. For acute myeloid leukemia (AML), 42.2% (n=21) were staged as CNS-, with an estimated survival of 60.0%. Most Hodgkin lymphoma (HL) cases were staged as IIA/B (37.7%, n=23) and IIIA/B (21.3%, n=13), with survival probabilities of 91.3% and 91.7%, respectively. Among non-Hodgkin lymphoma (NHL) cases, 32.1% (n=18) were staged as stage III, with a survival probability of 70.6%. CONCLUSION: The application of TG in the PBCR in Mato Grosso proved feasible, allowing for comparability of survival estimates across different stages. However, collecting tier 2 staging information will be a challenge for the PBCR due to incomplete information in medical records.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».