Merkel Cell Carcinoma of the Skin: Deducing the Pattern of Spread from an International Aggregated Database of 949 Patients
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: It is controversial if Merkel cell carcinomas (MCCs) spread to lymph nodes or distant metastases (LNM/DM) first. (2) Methods: A total of 303 patients from six institutions (March 1982-February 2015) were combined with individual patient data from a PubMed search, totaling 949 patients. The primary outcome was recurrence patterns. (3) Results: (a) More patients presented with lymph node metastases (LNMs) than DMs at diagnosis: 17.9% (166 among the 929 patients with known staging) vs. 1.9% (18/929); (b) 310/929 (33.4%) developed lifetime DM, of whom 220/310 also developed LNM. The majority (133 patients) of patients were documented to have developed LNM before DM. (c) A shorter median time of 1.5 months (range: 0-47.0) from initial diagnosis to LNM, versus 8 months (range: 0-107.8) to DM, was also found. Another observation was that 2.4% (23/949) of patients with primary tumors ≤1 cm developed lifetime DM, with the smallest being 0.2 cm. (4) Conclusions: Three observations support the idea that prior LNM gives rise to subsequent DM as the main pathway of dissemination in MCC. This implies that patients with nodal metastases should be considered for adjuvant systemic therapy studies as an enriched population. Participation in clinical trials is strongly encouraged.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».