Histopathological and Molecular Predictors of the First Site of Dissemination in Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-small-cell lung cancer (NSCLC) is often diagnosed at stage IV, when prognosis depends on metastatic spread. The impact of histopathology on the first metastatic site remains underexplored. Methods: We retrospectively analyzed 364 patients with stage IV NSCLC diagnosed at OncoHelp Medical Center, Timișoara, Romania (2020–2024). All underwent baseline CT chest–abdomen–pelvis, whole-body FDG PET-CT, and brain MRI within seven days of histological confirmation. Patients were stratified into adenocarcinoma (n = 164), squamous cell carcinoma (n = 112), and large-cell carcinoma (n = 88). The first metastatic site was defined as the earliest confirmed location. Associations were evaluated using Fisher’s exact test and multinomial logistic regression. Results: Histology was associated with the first metastatic site (global p = 0.013). Adenocarcinoma was more likely than squamous carcinoma to present with brain metastases (RRR 3.74, 95% CI 1.48–9.45; p = 0.005; pFDR = 0.053) and showed directional signals toward bone and adrenal involvement. Squamous carcinoma more frequently spread to the pleura as the first site (adjusted p = 0.008). Large-cell carcinoma showed no consistent differences compared to squamous carcinoma. In adenocarcinoma subgroups, EGFR-mutant tumors most often metastasized to the brain (55.6%), KRAS-mutant tumors to the liver (44.4%), and ALK-rearranged tumors to bone (100%). Conclusions: The first metastatic site in NSCLC follows histology-specific patterns, with adenocarcinoma favoring hematogenous spread and squamous carcinoma showing locoregional involvement. Molecular status further refines these patterns in adenocarcinoma. Incorporating histology into baseline staging may improve diagnostic efficiency and prognostic accuracy.
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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 | 0,000 | 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 ».