Impact of race on survival in patients with clinically nonmetastatic prostate cancer who deferred primary treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer (PCa) racial disparity studies typically focus on survival differences after curative treatment. The authors of this report hypothesized that comparing mortality rates between African American (AA) and Caucasian American (CA) patients who deferred primary treatment for clinically nonmetastatic PCa may provide a better assessment of the impact of race on the natural course of PCa. METHODS: The pathology database of the New York Veterans Administration Medical Center (VAMC), an equal access-of-care facility, was searched for patients with biopsy-proven PCa. Inclusion criteria included 1) no evidence of metastatic disease or death within 3 years after diagnosis, 2) no primary treatment, and 3) a minimum of 5 years of follow-up for survivors. RESULTS: In total, 518 patients met inclusion criteria between 1990 and 2005. AA patients were younger (P = .02) and had higher median prostate-specific antigen (PSA) levels (P = .001) at the time of diagnosis compared with CA patients. In a multivariate model, higher Gleason score and PSA level were associated with increased mortality (P = .001 and P = .03, respectively), but race was not a predictor of death from PCa. CONCLUSIONS: The current data suggested that race did not have a major impact on survival in patients with PCa who deferred primary treatment for clinically nonmetastatic disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».