Racial Disparities in Colorectal Carcinoma Incidence, Severity and Survival Times Over 10 Years: A Retrospective Single Center Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is the third leading cause of cancer-related deaths in the United States. Although studies have been performed on malignancy behavior in African Americans and Caucasians, scant data are present on other minority racial groups. METHODS: A retrospective single center study was performed where 1,860 patient charts with a diagnosis of CRC from January 1, 2004 to December 31, 2014 were reviewed. Data collected on each patient included age, gender, ethnicity, primary site and histological stage at the time of diagnosis. Survival time over the course of 5 years was documented for patients from January 1, 2004 to December 31, 2009. Comparisons were made amongst different racial groups for the above mentioned factors. RESULTS: Study population consisted of 27.09% African Americans, 65.61% Caucasians, 3.86% Hispanics, 0.54% South Asians, 1.03% Arabs, 0.54% Asians and 0.22% American Indians. Mean age of CRC presentation was found to be significantly different (P < 0.05) between the three largest racial groups: 71 years for Caucasians, 69 years for African Americans, and 61 years for Hispanics. African Americans (27.09%) and Hispanics (28.79%) presented predominantly at stage IV in comparison to other racial groups. Caucasians presented predominantly at stage III (24.84%). The rectum was the most common site of CRC across all racial groups with the exception of Asians, where sigmoid colon was the predominant site (30%). Adenocarcinoma remained the predominant cancer type in all groups. Hispanics had relatively higher incidence rate of carcinoid tumor (12.68%). Survival time analysis showed that Caucasians tend to have better survival probability over 5 years after initial diagnosis as compared to African Americans and Hispanic (P < 0.05). CONCLUSION: There is lack of studies performed on minority racial groups in North America. Our study highlighted some important clinical differences of CRC presentation in different racial groups which are not well studied and can be used to formulate future multi-center studies to assess disease behavior.
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 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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».