Exploring the rising incidence of neuroendocrine tumors: A population‐based analysis of epidemiology, metastatic presentation, and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increased incidence of neuroendocrine tumors (NETs) has been reported worldwide, but the reasons underlying this rise have not been identified. By assessing patterns of metastatic presentation, this study sought to examine the epidemiologic characteristics of NETs and the contribution of early-stage detection to the rising incidence. METHODS: A population-based retrospective cohort study was conducted with prospectively maintained databases linked at the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Adult patients with a NET diagnosis from 1994 to 2009 in Ontario, Canada were included. The main outcomes included the overall and site-specific incidence, proportion of metastatic disease, overall survival (OS), and recurrence-free survival (RFS). RESULTS: Five thousand six hundred nineteen NET cases were identified. The incidence of NETs increased from 2.48 to 5.86 per 100,000 per year. Metastases were found in 20.8% at presentation and in another 38% after the initial diagnosis. The proportion of metastases at presentation decreased from 1994 to 2009 (from 29% to 13%). Therefore, although the incidence of all NETs increased, the overall incidence of metastases did not change (0.63-0.69 per 100,000 per year). The 10-year OS rate was 46.5%, and the RFS rate was 64.6%. In addition to the primary tumor site, independent predictors of worse OS included an advanced age (P < .0001), male sex (P < .0001), a low socioeconomic status (P < .0001), and rural living (P = 0.049). CONCLUSIONS: The incidence of NETs has markedly increased over the course of 15 years. This is the first study to provide evidence suggesting that the increase in the incidence of NETs may be due to increased detection. In addition to tumor characteristics, low income and rural residency portend worse survival for patients with NETs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».