Determination of Effective Factors on Survival of GI Cancers: Results of Five Years Follow up in Iranian Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The gastrointestinal cancers are among the most common cause of cancer-related death and their long term survival is very low. This study was aimed to determine the effective factors on survival of gastrointestinal cancers among Iranian population during 5 years of follow up. METHODS: In total, 157 patients diagnosed as gastrointestinal cancers from 2007 to 2009 in the only center of endoscopy in Alvand city, northwest of Qazvin province were included and followed for five years. The univariate and multivariate analysis were done using Kaplan-Meier method and the Cox model respectively. RESULTS: Observations of 146 patients were analyzed (99 (67.8%) males and 47 (32.2%) females). The mean age was 64.73± 13.23 and 58.28±13.91 for females and males respectively. The one and three years survival rates for esophageal cancer were 28% and 9% and the one, three and five years survival rates for gastric cancer were 31%, 26% and 14% and for colorectal cancer were 96%, 86% and 75% respectively. In the univariate analysis, variables of age, educational level, ethnicity, smoking, type of cancer, stage of disease and type of treatment had significant effects on survival. In the multivariate analysis, the type of cancer and type of treatment affected the survival of patients as effective factors (p<005). CONCLUSION: Patients with esophageal cancer and those who underwent RT &/or CT are exposed to higher risk of death. Combination therapies (Surgery and adjuvant or neoadjuvant therapy) were related to be her survival. Early diagnosis and use of extended cancer screening programs seem necessary to improve survival.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».