Influence of social demographics and African-American race on outcomes in testicular cancer: Analysis of 75,902 patients in the National Cancer database.
Notice bibliographique
Résumé
391 Background: While there have been substantial advances in treatment and outcomes in testicular cancer, most of the data are derived from large institutionals or clinical trials. Testicular germ cell tumors are uncommon (8,000 new patients annually in US). The incidence among patients (pts) of African origins is extremely low. Most of the conclusions regarding outcomes are based on Caucasian pts from research institutions. Information about modern outcomes in non-Caucasian races is scant and little is known about the influence of various social demographic parameters on presentation patterns and survival. Using this population-based database available through the NCDB, we sought to better understand social and racial variations in outcomes. Methods: Within the NCDB, 75,902 testicular cancer pts were available for review. Tools available through the NCDB were utilized for analysis. Herein, we evaluated social demographics (insurance type, educational achievement, annual income, type of treating institution) and racial/ethnic characteristics as they pertained to stage at presentation and survival. Results: 75,902 pts were available from the timeframe of 1998 through 2011 for aggregation of social demographic features as well as racial/ethnic characteristics. Overall survival was available on 48573 pts through 2006. Racial-ethnic breakdown at presentation was 84.1% (n=63,867) Caucasian and African-American 2.7% (n=2,083). Overall, insurance type, education (% without high school degree), income (< $ 30000 to >$46,000) and type of treating hospital were analyzed using univariate and multivariate models. Full details will be presented. Conclusions: Unfavorable presentations and outcomes in testicular cancer are seen by race and social demographics. In depth analytics are being performed to characterize the variations as related to biological/genetic differences and/or differences in social demographics. In this very large cohort, the National Cancer database demonstrates a 2-fold risk increase in death in African American pts relative to Caucasian pts with similar stage at presentation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».