Asian and non‐Asian disparities in outcomes of non‐nasopharyngeal head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To evaluate disparities in overall survival (OS) between Asian and non-Asian patients diagnosed with non-nasopharyngeal head and neck cancer (HNC). STUDY DESIGN: This was a population-based, retrospective study of patients diagnosed with non-nasopharyngeal HNC of squamous cell carcinoma histology between 2001 and 2010 in British Columbia, Canada. METHODS: Using Kaplan-Meier methods and Cox regression models, we examined the relationship between race and OS. RESULTS: A total of 3,036 patients were included in the study. Median age was 64 years, 74% were men, and 7% were Asians. Asians had worse Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) status (29% vs. 23%, P = .07) and larger tumors (33% vs. 21%, P = .02), and were more likely to be diagnosed with oral cavity cancers (38% vs. 25%, P < .001) than non-Asians. Asians were also less likely to receive multimodality therapy than non-Asians (90% vs. 95%, P = .02). Asians were more likely to have never smoked (49% vs. 15%, P < .001) and to be married or with a partner (80% vs. 69%, P = .02). Multivariate models showed that Asians had better OS than non-Asians (hazard ratio [HR] = 0.50, 95% confidence interval [CI] = 0.25-0.99, P = .05). Three-year OS did not differ significantly between Asians and non-Asians (41% vs. 42%, P = .18); however, 5-year OS did (22% vs. 19% P = .03). Stratifying by treatment type, outcomes were comparable in both groups except for radiotherapy alone, where Asians showed significantly better OS (HR = 0.71, 95% CI = 0.51-0.99, P = .04). Advanced age, worse ECOG, greater tumor size, and lack of treatment also correlated with inferior OS. CONCLUSIONS: Despite several worse prognostic features and less aggressive treatment, Asians tended to exhibit better OS than non-Asians. LEVEL OF EVIDENCE: 2c. Laryngoscope, 127:2528-2533, 2017.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».