Sex differences in lung cancer survival: long-term trends using population-based cancer registry data in Osaka, Japan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several studies of sex differences in lung cancer survival have been reported. However, large-size population-based studies based on long-term observation are scarce. We investigated long-term trends in sex differences in lung cancer survival using population-based cancer registry data from Osaka, Japan. METHODS: We analyzed 79 330 cases from the Osaka Cancer Registry (OCR) diagnosed between 1975 and 2007. We calculated 5-year relative survival in the six periods (1975-1980, 1981-1986, 1987-1992, 1993-1997, 1998-2002 and 2003-2007). To estimate the trends in sex differences in lung cancer survival throughout the study period, we applied a multivariate excess hazard model to control for confounders. RESULTS: The proportion of adenocarcinoma (ADC) and 5-year relative relative survival have increased for both sexes. Sex differences in lung cancer survival have widened over the period, especially in ADC and since the late 1990s. The excess hazard ratio of death within 5 years for males was 1.19 (95% CI: 1.16-1.21), adjusting for period at diagnosis, histologic type, stage, age group and treatment. CONCLUSION: We reported that females have better prognosis in lung cancer than males and the sex differences in lung cancer survival have become wider in Osaka, Japan. This can be partly explained by the sex differences in the proportions of histologic type and stage. Further studies considering other factors that influence sex differences in lung cancer survival are needed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».