Is There a Sex Effect in Colon Cancer? Disease Characteristics, Management, and Outcomes in Routine Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The incidence of colon cancer varies by sex. Whether women and men show differences in extent of disease, treatment, and outcomes is not well described. We used a large population-based cohort to evaluate sex differences in colon cancer. METHODS: Using the Ontario Cancer Registry, all cases of colon cancer treated with surgery in Ontario during 2002-2008 were identified. Electronic records of treatment identified use of surgery and adjuvant chemotherapy. Pathology reports for a random 25% sample of all cases were obtained, and disease characteristics, treatment, and outcomes in women and men were compared. A Cox proportional hazards model was used to identify factors associated with overall (os) and cancer-specific survival (css). RESULTS: ≤ 0.001). Surgical procedure and lymph node yield did not differ by sex. Adjuvant chemotherapy was delivered to 18% of patients with stage ii and 64% of patients with stage iii disease; when adjusted for patient- and disease-related factors, use of adjuvant chemotherapy was similar for women and men [relative risk: 0.99; 95% confidence interval (ci): 0.94 to 1.03]. Adjusted analyses demonstrated that os [hazard ratio (hr): 0.80; 95% ci: 0.75 to 0.86] and css (hr: 0.82; 95% ci: 0.76 to 0.90) were superior for women compared with men. CONCLUSIONS: Long-term survival after colon cancer is significantly better for women than for men, which is not explained by any substantial differences in extent of disease or treatment delivered.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».