Sex as an Independent Prognostic Factor in a Population-Based, Non-Small Cell Lung Cancer Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Males with non-small cell lung cancer (NSCLC) tend to experience worse outcomes, as do those with nonadenocarcinoma histology; however, the independent effects of these factors remain unclear. OBJECTIVE: To evaluate the independent effect of sex and histology on mortality in a population of patients with NSCLC. METHODS: All patients with NSCLC in Manitoba from 1985 to 2004 were identified from the Manitoba Cancer Registry. Treatment data were extracted from the Manitoba Health administrative databases and linked to the registry. Cox regression analysis was used to determine the independent effect of sex on survival. RESULTS: A total of 10,908 patients (6665 male, 4243 female) with NSCLC were identified. Females had a median overall survival of 9.4 months versus 6.8 months for males (P<0.001). The adjusted HR for death for males compared with females was 1.13 (95% CI 1.04 to 1.23; P=0.004). Sex modified the effect of surgical treatment on survival (HR 1.26 [95% CI 1.13 to 1.40]; P<0.001). Adenocarcinoma histology modified the effect of sex on survival (HR 1.36 [95% CI 1.24 to 1.50]; P<0.001) when treatment was accounted for. CONCLUSION: Females experienced a significantly better survival rate than males independent of treatment, age, year of diagnosis and histology. This was greatest in surgically treated patients and in those with adenocarcinoma.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».