Is there a gender effect in bladder cancer?: A population-based study of practice and outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
e15541 Background: It is well known that the incidence of bladder cancer varies by gender. Whether differences exist between women and men in extent of disease, treatment, and outcome is not well described. Here we evaluate gender differences in muscle-invasive bladder cancer using a population-based cohort. Methods: Electronic records were linked to the population-based Ontario Cancer Registry to identify all patients with bladder cancer treated with cystectomy or radiotherapy (RT) in Ontario 1994-2008. Pathology reports were reviewed for all cystectomy cases. In this study we compare extent of disease, treatment, and outcomes between women and men. Logistic regression was used to analyze factors associated with treatment choice. Cox models were used to explore the association between gender and survival. Results: 5259 patients with bladder cancer were treated with cystectomy or radical RT; 25% (1296/5259) were women. There was no gender difference in the proportion of patients treated with cystectomy [75% of women (974/1296), 73% of men (2905/3963), p = 0.189]. Among those patients treated with cystectomy, there was no difference in rates of pre-operative referral to radiation oncology [10% women (100/974), 9% men (270/2905), p = 0.371]. Among the cystectomy cohort, women were slightly more likely to have muscle-invasive disease at the time of surgery [86% (835/974) vs 80% (2335/2905), p < 0.001] but less likely to have lymph nodes dissected [68% (664/974) vs 76% (2210/2905), p < 0.001]. Five year cancer-specific survival (CSS) and overall survival (OS) did not differ between women and men (38% vs 39%, p = 0.522; 33% vs 33% p = 0.795). Among the 2944 patients with muscle-invasive urothelial carcinoma treated with cystectomy, use of chemotherapy and outcomes did not differ significantly between genders. Conclusions: Despite the greater incidence of bladder cancer among men, this population-based cohort did not demonstrate any differences in extent of disease, treatment, or outcome between genders. Pre-op MO NACT Post-op MO ACT 5 yr CSS 5 yr OS Women 17% 5% 38% 18% 35% 29% Men 18% 4% 39% 20% 36% 30% P 0.70 0.42 0.76 0.19 0.51 0.94 MO = medical oncology referral; NACT = neoadjuvant chemotherapy; ACT = adjuvant chemotherapy
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».