The impact of age and race on longevity in pediatric astrocytic tumors: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite improvements in pediatric brain tumor outcomes, the survivors of childhood brain tumor are burdened by multiple comorbidities. This work reports on the relative survival ratios and excess mortality rate in children with astrocytic tumors over the past four decades. METHODS: Survival analysis was conducted using flexible parametric model to estimate relative survival and excess mortality rate for non-white and white children (0-19 years old) using the Surveillance, Epidemiology & End Results (SEER) database. We incorporated age group and year of diagnosis into the model to estimate these indices for the period of 1973-2010. RESULTS: Progressive decline in relative survival ratios was noted over time. Non-white children had lower survival rates than white children, and these survival patterns persisted over the four-decade span of the study. Fifty percent of non-white survivors were deceased 30 years post diagnosis, compared to 35 years in white survivors. CONCLUSIONS: Survivors of childhood brain tumors have progressively lower survival rates as they get older, and this is higher in non-white when compared to white children. Future research efforts need to focus on understanding the factors mediating the effect of the tumor or its treatment on survival in these patients, and the ethnic variations that derive these survival trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».