Asian and non-Asian disparities in outcomes of head and neck cancer (HNC).
Notice bibliographique
Résumé
6567 Background: Racial differences in cancer outcomes are frequently observed for specific tumor types, including nasopharyngeal cancers, but prior research has mainly focused on disparities between Black and White races. Our aim was to evaluate the impact of Asian and non-Asian races on overall survival (OS) in a large population-based cohort of HNC. Methods: All patients diagnosed with non-nasopharyngeal HNC from 2001 to 2010 and referred to any 1 of 5 regional comprehensive cancer centers in British Columbia, Canada were reviewed. Using specialized software (Onomap, Inc.) that recognized common and distinctive surnames based on race, patients were classified as Asians vs. non-Asians. Using Kaplan-Meier methods and Cox regression, we examined the relationship between race and OS while controlling for confounders that consisted of additional socio-demographics and other tumor and treatment-related characteristics. Results: We identified a total of 3,036 patients: median age was 64 years (range 20-100), 74% were men, 32% were ECOG 0/1, and 7% and 93% were Asian and non-Asian, respectively. Comparing baseline characteristics between racial groups, Asians tended to exhibit worse prognostic features in that they had poorer functional status (ECOG 2+, 29% vs. 23%, p=0.07) and were more frequently affected by larger tumors (>4 cm, 33% vs 21%, p=0.02) and by oral cavity cancers (38% vs. 25%, p<0.001) than non-Asians. With respect to treatment, Asians were less likely to receive multimodality therapy than non-Asians (90% vs. 95%, p=0.02). Upon adjusting for prognostic factors, multivariate models showed that non-Asians actually had significantly higher odds of death when compared to Asians (HR 2.46, 95%CI 1.25-4.87, p=0.009). Advanced age, worse ECOG, greater tumor size, and lack of treatment also correlated with inferior OS. Conclusions: In addition to the racial differences reported in the literature for nasopharyngeal carcinoma, we observed variations in non-nasopharyngeal HNC outcomes between Asians and non-Asians. Despite worse prognostic features and less treatment, Asians exhibited better survival than non-Asians, suggesting a potential difference in tumor biology, pharmacogenetics, or predisposition to HPV exposure.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».