Incidence of brain metastasis at initial presentation of lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No reliable estimates are available on the incidence of brain metastasis (BM) in cancer patients. This information is valuable for planning patient care and developing measures that may prevent or decrease the likelihood of metastatic brain disease. METHODS: We report the first population-based analysis on BM incidence at cancer diagnosis using the Kentucky Cancer Registry (KCR) and Alberta Cancer Registry (ACR). All cancer cases with BM were identified from KCR and ACR, with subsequent focus on metastases from lung primaries; the annual number of BMs at initial presentation was derived. Comparisons were made between Kentucky and Alberta for the stage and site of organ involvement of lung cancer. RESULTS: Low incidence of BM was observed in the United States until mandatory reporting began in 2010. Both the KCR and ACR recorded the highest incidence of BM from lung cancer, with total BM cases at initial presentation occurring at 88% and 77%, respectively. For lung cancer, stage IV was the most common stage at presentation for both registries and ranged from 45.9% to 57.2%. When BM from lung was identified, the most common synchronous organ site of metastasis was osseous, occurring at 28.4%. CONCLUSION: Our analysis from the Kentucky and Alberta cancer registries similarly demonstrated the aggressive nature of lung cancer and its propensity for BM at initial presentation. Besides widespread organ involvement, no synchronous organ site predicted BM in lung cancer. BM is a common and important clinical outcome, and use of registry data is becoming more available.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».