Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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) | 0,004 | 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 découle