Pathologic complete response after neoadjuvant therapy for locally advanced rectal cancer in a real-world setting: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Aim This study aimed to determine the impact of time from neoadjuvant therapy (NAT) to surgery on the complete pathologic response (pCR) rate in patients with locally advanced rectal cancer. NAT decreases the local recurrence of rectal cancer. Some patients achieve a pCR. The optimal time between NAT and surgery to maximize pCR remains uncertain. Method We identified adults with Tany, Nany, M0 rectal adenocarcinoma treated with short-course radiation therapy (SCRT) or long-course chemoradiotherapy (LCRT) followed by total mesorectal excision. Multivariable logistic regression examined characteristics associated with pCR and survival. Results In total, 3,476 patients were included from between 2000 and 2017. Of these, 1,554 (44.7%) received LCRT and 1,796 (51.7%) SCRT. The pCR rate was 13.2% (181/1373) among the LCRT group and 1.5% (26/1770) among the SCRT group. A pCR among the SCRT group was positively associated with weeks from SCRT to surgery [odds ratio (OR) 1.45, 95% confidence interval (CI) 1.13,1.86; p=0.003], tumor grade (grade 1 OR 5.72, 95% CI 1.70, 19.30, p=0.005), and stage (stage 1 OR 7.07, 95% CI 2.49, 20.08, p=<0.001). The pCR rate among the LCRT group was not associated with weeks from LCRT to surgery but was associated with sex and stage. Median follow-up was 9.5 years, and median overall survival (OS) was 9.7 years. Among patients receiving LCRT, the 5-year OS rate was higher (69.8%) when surgery followed LCRT by 6–10 weeks compared to those undergoing surgery <6 weeks or 10+ weeks post-LCRT (p = .003). Conclusion Among rectal cancers treated with LCRT in a population-based cohort, longer delay to radical resection is associated with increased pCR rate. However, the overall pCR rate was lower than that reported in trial populations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».