| کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن | 
|---|---|---|---|---|
| 8437121 | 1546867 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان | 
عنوان انگلیسی مقاله ISI
												A New Metastatic Lymph Node Classification-based Survival Predicting Model in Patients With Small Bowel Adenocarcinoma: A Derivation and Validation Study
												
											ترجمه فارسی عنوان
													مدل پیشبینی بقا بر اساس طبقه بندی متابولیسمی جدید در بیماران مبتلا به آدنوکارسینوم باکتری کوچک: یک مطالعه تشخیصی و اعتبار سنجی 
													
												دانلود مقاله + سفارش ترجمه
													دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
																																												کلمات کلیدی
												DCACSSAJCCSBAAUC - AUCSmall bowel adenocarcinoma - آدنوکارسینوم روده کوچکcause-specific survival - بقای خاص علتoverall survival - بقای کلDecision curve analysis - تجزیه و تحلیل منحنی تصمیم گیریTNM staging - تنظیم TNMSEER - سرندC-index - شاخص Cconcordance index - شاخص همبستگیarea under curve - منطقه تحت منحنیhazard ratio - نسبت خطرSurveillance, Epidemiology and End Results - نظارت، اپیدمیولوژی و نتایج پایانیAmerican Joint Committee on Cancer - کمیته مشترک آمریکا در مورد سرطانMetastatic lymph node - گره لنفاوی متاستاتیکlymph nodes - گره های لنفاوی
												موضوعات مرتبط
												
													علوم زیستی و بیوفناوری
													بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
													تحقیقات سرطان
												
											چکیده انگلیسی
												We modified current N staging into a 4-level staging system based on the number of metastatic LNs: N0, no LN metastasis; N1, 1-2 metastatic LNs; N2, 3-8 metastatic LNs, and N3, >8 metastatic LNs and set the least examined LN number to 17. A nomogram based on this staging showed great clinical usability than TNM staging for predicting the survival of SBA patients.
											ناشر
												Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: EBioMedicine - Volume 32, June 2018, Pages 134-141
											Journal: EBioMedicine - Volume 32, June 2018, Pages 134-141
نویسندگان
												Shan Wu, Jin-Nan Chen, Qing-Wei Zhang, Chao-Tao Tang, Xin-Tian Zhang, Ming-Yu Tang, Xiao-Bo Li, Zhi-Zheng Ge, 
											