Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survival is influenced by age, comorbidity, and type of cancer. A population-based study was conducted to compare the interplay between age and mortality for different cancers. METHODS: This study analyzed 784,378 cases, comprising 22 of the commonest SEER cancers diagnosed between 1984 and 1993. Competing hazards and proportional hazard analyses for cancer-specific and comorbid death were performed. RESULTS: Median follow-up was up to 159 months, and the median age of diagnosis was 67 years. Cancer-specific and comorbid deaths accumulated most within the first years of diagnosis. With the more biologically aggressive cancers, cancer deaths invariably exceeded comorbid deaths. For the remaining 70% of cancers, comorbidity remained the dominant mode of death. Deaths attributable to both cancer and comorbidity accumulated mostly after the seventh decade of life. Cancer site had a 3-fold greater effect on overall survival than age at diagnosis and a 30-fold effect with cancer-specific survival; age at diagnosis had a 5-fold greater effect on comorbid deaths than site. CONCLUSIONS: Both the age of the affected individual and the biology of the particular cancer have major influences on cancer survival and mode of death. Cancer is largely a disease of the elderly. Within affected individuals, fatalities attributable to cancer and comorbidity appeared inter-related, with cancer-specific deaths dominating for more lethal cancers and comorbid deaths dominating for the remaining majority. For these reasons, further improvements in overall survival may be best anticipated from better geriatric and general medical management as much as from better cancer management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».