Detailed characterization of metastatic lymph nodes improves the prediction accuracy of currently used risk stratification systems in N1 stage papillary thyroid cancer

沙粒体 医学 危险分层 内科学 淋巴结 甲状腺乳突癌 淋巴 肿瘤科 甲状腺癌 预测值 阶段(地层学) 癌症 病理 免疫组织化学 生物 古生物学
作者
Jandee Lee,Chan Hee Kim,In Kyung Min,Seonhyang Jeong,Hyunji Kim,Moon Jung Choi,Hyeong Ju Kwon,Sang Geun Jung,Young Suk Jo
出处
期刊:European journal of endocrinology [Oxford University Press]
卷期号:183 (1): 83-93 被引量:7
标识
DOI:10.1530/eje-20-0131
摘要

The characteristics of metastatic lymph nodes (MLNs) have been investigated as important predictors of recurrence and progression in papillary thyroid cancer (PTC). However, clinically applicable risk stratification systems are limited to the assessment of size and number of MLNs. This study investigated the predictive value of detailed characteristics of MLNs in combination with currently used risk stratification systems.We retrospectively characterized 2811 MLNs from 9014 harvested LNs of 286 patients with N1 PTC according to the maximum diameter of MLN (MDLN), maximum diameter of metastatic focus (MDMF), ratio of both diameters (MDMFR), lymph node ratio (LNR, number of MLNs/number of total harvested LNs), presence of extranodal extension (ENE), desmoplastic reaction (DR), cystic component, and psammoma body.Factors related to the size and number of MLNs were associated with increased risk of recurrence and progression. Extensive presence of ENE (>40%) and DR (≥50%) increased the risk of recurrence/progression. The combination of MDLN, LNR, ENE, and DR had the highest predictive value among MLN characteristics. Combination of these parameters with ATA risk stratification or 1-year response to therapy improved the predictive power for recurrence/progression from a Harrell's C-index of 0.781 to 0.936 and 0.867 to 0.960, respectively.The combination of currently used risk stratification systems with detailed characterization of MLNs may improve the predictive accuracy for recurrence/progression in N1 PTC patients.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
在水一方应助CC采纳,获得10
刚刚
ttt发布了新的文献求助10
刚刚
Ava应助果冻橙采纳,获得10
刚刚
1秒前
1秒前
1秒前
无花果应助李泳颐采纳,获得30
1秒前
hutian完成签到,获得积分10
1秒前
ZJHYNL完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI2S应助chiaseed采纳,获得30
3秒前
ding应助木一采纳,获得10
3秒前
冷静雅青发布了新的文献求助10
3秒前
liangyuting发布了新的文献求助10
3秒前
第十二夜完成签到,获得积分20
4秒前
勤劳桐发布了新的文献求助10
4秒前
柒柒发布了新的文献求助10
4秒前
wy18567337203发布了新的文献求助10
5秒前
baimixue3发布了新的文献求助10
5秒前
活力的紫菜完成签到,获得积分10
5秒前
xue完成签到,获得积分10
5秒前
Niya完成签到,获得积分10
5秒前
YDU完成签到,获得积分10
6秒前
zoey完成签到,获得积分10
6秒前
天梦星玄完成签到,获得积分10
6秒前
王大帅哥完成签到,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
丘比特应助yyy采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
欢呼的飞荷完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
NexusExplorer应助今晚早点睡采纳,获得10
10秒前
10秒前
鸣笛应助峡星牙采纳,获得10
11秒前
科研通AI6应助好好采纳,获得10
11秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Plutonium Handbook 4000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1500
Functional High Entropy Alloys and Compounds 1000
Building Quantum Computers 1000
Molecular Cloning: A Laboratory Manual (Fourth Edition) 500
Social Epistemology: The Niches for Knowledge and Ignorance 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4232637
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3765874
关于积分的说明 11832715
捐赠科研通 3424560
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1879384
邀请新用户注册赠送积分活动 932281
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 839489