3. Characteristics of Glioblastoma in Latino Americans
Notice bibliographique
Résumé
Latino Americans are a rapidly growing ethnic group in the United States. The characteristics of glioblastoma in this population is poorly studied. We have evaluated the data of 47,540 glioblastoma patients from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program of the National Cancer Institute. This SEER data from 1973-2000 includes up to 13 cancer registries. For 2001 to 2011, the data has improved geographic coverage with 18 registries encompassing 28% of the U.S. population. Latinos have a lower incidence of GBM than non-Latino Whites. Gender distribution is similar. The total SEER data show that Latinos present slightly younger and have a higher incidence of giant cell glioblastoma and gliosarcoma than non-Latino Whites. Despite higher rates of radiation therapy, the one year survival rate (34.7%) for non-Latino White populations is less than for Latinos (39.0%, p <0.001). Subset analyses (2001-2011) of all the above parameters show similar results except for gliosarcoma incidence. A literature search does not identify MGMT or IDH1 data regarding Latino Americans. We have assessed 2 prognostic markers in 30 Latino glioblastoma patients. MGMT methylation is present in 24% and IDH1 mutation is found in 12.5%. Our preliminary data suggests that Latinos may have a greater incidence of MGMT unmethylated tumors. Younger age may possibly contribute to improved survival in Latinos but the underlying molecular basis is unresolved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».