Urothelial cancer: Impact of gender on stage at diagnosis and survival.
Notice bibliographique
Résumé
316 Background: Gender differences for disease course and survival in various cancers exist. Gender disparity for both stage at diagnosis and overall survival (OS) has been observed in urothelial cancer (UC). We report a single institution analysis of UC patients treated with chemotherapy to further investigate gender differences in outcomes. Methods: We identified 198 bladder cancer pts treated with chemotherapy since 2002. Chemotherapy was either given as adjuvant or palliative and the most common regimens used were gemcitabine and cisplatin, gemcitabine and carboplatin or gemcitabine alone. Age and stage at diagnosis, sex, smoking status, radiation exposures, bloodwork as a measure of organ dysfunction and overall survival info was collected. Outcomes were compared using Chi Square Statistic. Results: Age at diagnosis, smoking status and prior pelvic radiation were not significantly different (females 66.1 yrs vs males 63.6 yrs; 54% smokers in both groups; 8.3% females vs 7.6% males exposed to radiation). Significantly more females were diagnosed with advanced disease than men (70.8% vs 58.7%, p=0.049) vs earlier stages (stage 0-I) (12.2% vs 35.9%, p=0.03). For patients deceased, OS was not significantly different between genders when analysed for all stages combined (deceased 41.5 vs 39.9 mos), or for those diagnosed only at Stage IV (deceased 12.4 vs 8.6 mos). Of patients still alive at time of review, a survival advantage was apparent for men at all stages (54.8 vs 38.7 months), as well as with stage IV disease (35.9 vs 19.7 months). Gemcitabine-cisplatin was given more often to men with stage IV disease than females (93% vs 63%, p<0.02) despite no difference in organ dysfunction, or ECOG performance status in females. Conclusions: We observed that while both genders are similar with respect to age at UC diagnosis, risk factors exposures (smoking, radiation) and pathological variants, females were diagnosed at later stages, and receive standard first line therapy less often. Our data suggest that this impacts negatively on OS in females diagnosed in earlier disease stages. Further research is needed to identify if we can improve outcome by promoting earlier diagnosis and more aggressive management in earlier disease in females.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».