A contemporary population-based study of testicular sex cord stromal tumours: Presentation, treatment patterns, and predictors of outcome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to characterize demographic distribution, patient outcomes, and prognostic features of testicular sex cord stromal tumours (SCST) using a large statewide database. METHODS: Adult male patients diagnosed with SCST between 1988 and 2010 were identified within the California Cancer Registry (CCR). Baseline demographic variables and disease characteristics were reported. Primary outcome measures were cancer-specific survival (CSS) and overall survival (OS). Bivariate and multivariate Cox proportional hazards models were employed to identify predictors of survival. RESULTS: A total of 67 patients with SCST were identified, of which 45 (67%) had Leydig cell and 19 (28%) had Sertoli cell tumours. Median age was 40 years and the majority of patients (84%) presented with localized disease. Following orchiectomy, nine patients (15%) underwent retroperitoneal lymph node dissection (RPLND), whereas 54 patients (80%) had no further treatment. With a median followup of 75 months, two-year OS and CSS was 91% and 95%, respectively, for those presenting with stage I disease. For those presenting with stage II disease, two-year OS and CSS was 30%. Predictors of worse OS included age >60 (hazard ratio [HR] 5.64; p<0.01) and metastatic disease (HR 8.56; p<0.01). Presentation with metastatic disease was the only variable associated with worse CSS (HR 13.36; p<0.01). Histology was not found to be a significant predictor of either CSS or OS. CONCLUSIONS: We present the largest reported series to date for this rare tumour and provide contemporary epidemiological and treatment data. The primary driver of prognosis in patients with SCST is disease stage, emphasizing the importance of early detection and intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».