Anemia as an independent prognostic factor for survival in patients with cancer: a systemic, quantitative review.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia is common in cancer patients, although the prevalence is influenced both by the type of malignancy and the choice of treatment. Individual studies have compared the survival of patients with and without anemia and have shown reduced survival times in patients with various malignancies, including carcinoma of the lung, cervix, head and neck, prostate, lymphoma, and multiple myeloma. The objective of this study was to systematically review, to summarize, and to obtain an overall estimate of the effect of anemia on survival in patients with malignant disease. METHODS: A comprehensive literature review was carried out using the MEDLINE data base and reviewing the reference lists from published studies. Two hundred papers were identified. Of these, 60 papers that reported the survival of cancer patients according to either hemoglobin levels or the presence of anemia were included. Among these papers, 25% related to patients with lung carcinoma, 17% related to patients with head and neck carcinoma, 12% related to patients with multiple myeloma, 10% related to patients with prostate carcinoma, 8% related to patients with cervicouterine carcinoma, 7% related to patients with leukemia, 5% related to patients with lymphoma, and 16% related to patients with other types of malignancies. RESULTS: The relative risk of death increased by 19% (95% confidence interval, 10-29%) in anemic patients with lung carcinoma, by 75% (37-123%) in anemic patients with head and neck carcinoma, by 47% (21-78%) in anemic patients with prostate carcinoma, and by 67% (30-113%) in anemic patients with lymphoma. The overall estimate increase in risk was 65% (54-77%). CONCLUSIONS: Anemia is associated with shorter survival times for patients with lung carcinoma, cervicouterine carcinoma, head and neck carcinoma, prostate carcinoma, lymphoma, and multiple myeloma.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».