Factors Affecting Long-Survival of Patients with Esophageal Cancer Using Non-Mixture Cure Fraction Model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Esophageal cancer (EC) is one of the gastrointestinal malignancies with a very high morbidity and mortality rate due to poor prognosis. This study aims to assess the effects of risk factors on survival and cure fraction of patients with EC in a population of Iranian patients using a non-mixture cure fraction model. Methods: This retrospective cohort study was conducted on 127 patients with EC who were diagnosed during 2009-2010 and were followed up for 5 years in East-Azarbaijan, Iran. Stepwise selection and non-mixture cure fraction model were used to find the risk factors of EC survival patients. Results: The mean (±standard deviation) diagnosis age of the EC was 66.92(±11.95). One, three and five-year survival probabilities were 0.44 (95% confidence interval (CI): 0.36-0.54), 0.2 (95% CI: 0.14-0.28) and 0.13 (95% CI: 0.08-0.2) respectively. Female sex (Estimate=-0.99; 95% confidence interval (CI): -1.41,-0.58; p-value<0.001), low level socioeconomic status (Estimate=0.39; 95%CI: 0.12,0.66; p-value=0.043), the group who did not do esophagectomy surgery (Estimate=0.58; 95%CI: 0.17,0.99; p-value=0.005) and unmarried group (Estimate=0.58; 95%CI: 0.11-1.05; p-value=0.015) were found as the significant predictor of survival and cure fraction of the EC patients. Population cure rate was 0.11 (95%CI: 0.07-0.19) and Cure fraction was estimated 5.11 percent. Conclusion: This study found gender, socioeconomic status, Esophagectomy surgery and marital status as the potential risk factors for survival and cure fraction of Iranian EC patients. Moreover, non- mixture cure fraction provides more accurate and more reliable insight into long-term advantages of EC therapy compared to standard classic survival analysis alternatives.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».