CA 19-9 and the McGill Brisbane Symptom Score: predictors of pancreatic cancer survival
Bibliographic record
Abstract
Mise en contexte : Il existe peu d'outils cliniques permettant de prédire la survie des patients souffrant d'adénocarcinome du pancréas (ACP). Notre groupe a développé un score clinique, le McGill Brisbane Symptom Score (MBSS) permettant de prédire la survie chez les patients souffrant d'ACP resequable et non resequable. Objectifs Cette étude a pour but de déterminer si un score combinant le ratio Ca 19-9 sur bilirubine et le MBSS soit le the Pancreatic Adenocarcinoma Survival Score (PACSS), prédit mieux le survie chez les patients avec un ACP resequable compare uniquement au MBSS. Méthodes Une revue de dossiers rétrospective chez 122 patients traite au McGill University Health Center (MUHC) et au University Hospital Zurich (UHZ) fut entreprise. Pou tout les patients on a calcule le MBSS et le PACSS au moment du diagnostic et avons déterminé la survie a 2 ans. Résultats Le MBSS est un bon prédicteur de survie avec un (HR) de 2.58 (95%IC 1.35-4.91). Le PACSS fut le plus puissant prédicteur indépendant de survie avec un HR of 3.06 (95%IC 1.64 - 5.70). En ajoutant l'âge et le sexe, le pouvoir prédictif des deux modèles n'est pas amélioré. Conclusions En ajoutant le ratio Ca 19-9 sur bilirubine au MBSS pour former le PACSS peut améliorer le pouvoir prédictif compare au MBSS. Cependant du a une superposition des intervalles de confiance, nous ne pouvons conclure sur la significance statistique de cette différence.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".