Global Variations in Patterns of Care for Retroperitoneal Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine variations in patterns of care for retroperitoneal sarcoma (RPS) among sarcoma centres globally, including diagnostic work-up, surgical strategies and (neo)adjuvant therapies. METHODS: Retrospective analysis for primary RPS, from 19 RPS referral centres worldwide, prospectively collected within the RESAR repository (NCT03838718) between Feb 2017 - July 2022. Centres were categorised high volume (HVC) or low volume (LVC). Comprehensive resection (CR) was defined as en-bloc resection of ipsilateral kidney and colon. RESULTS: 1718 primary RPS were included. Preoperative biopsy was utilised frequently (median rate 98%) for solid (non-liposarcoma) RPS. In liposarcoma, the median rate of CR was 64%, with wide variation (IQR 37% [43%-80%], range 0-100%). There was greater variation in CR in liposarcoma in LVC (IQR 39.5% [40.5%-80%]) versus HVC (IQR 9.5% [58.3%-67.8%]). Perioperative chemotherapy was seldom used for liposarcoma (median 0%), with higher rates for leiomyosarcoma (median 10%) with high variation (IQR 26% [2%-28%]). Radiotherapy was used consistently infrequently in leiomyosarcoma (IQR 13% [0%-13%]. There was higher use of radiotherapy in HVC than LVC (median HVC 18.5% vs. LVC 5%). There was a significant decrease in radiotherapy use after the STRASS trial (pre 19% vs. post 14%, P=0.045). CONCLUSIONS: Low variation was found in pre-operative biopsy of non-liposarcomas, use of chemotherapy in liposarcoma and radiotherapy in leiomyosarcoma, suggesting agreement between centres. There was high variation, suggesting equipoise, in the role of chemotherapy in leiomyosarcoma and the value of CR in liposarcoma. The STRASS study results seem to have been accepted, with a reduction in radiotherapy after its publication.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».