Exploring the differences between early-onset gastric cancer and traditional-onset gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current study sought to explore the potential clinical, epidemiological and genetic differences between early-onset gastric cancer (E-gastric cancer: defined as 20–39 years) and traditional-onset gastric cancer (T-gastric cancer: defined as ≥40 years). Methods: Datasets from the following sources were searched: Surveillance, Epidemiology and End Results database [2000–2014], Behavioral Risk Factor Surveillance Survey and the cancer genome atlas (TCGA). Clinicopathological characteristics, trends, and genetic findings were compared between E-gastric cancer and T-gastric cancer. Moreover, correlations with relevant risk factors were sought after. Results: A total of 95,323 gastric cancer patients were identified in the period from 2000 to 2014. While T-gastric cancer was decreasing during the study period (−1.4; P<0.05), E-gastric cancer was stable during the study period. E-gastric cancer is less prevalent in males (51.1% vs. 61.0%; P<0.0001), and white patients (68.9% vs. 71.4%; P<0.0001). E-gastric cancer patients usually present with poorly differentiated histology (55.3% vs. 48.0%; P<0.0001) as well as more aggressive histological subtypes (e.g., diffuse histology or linitis plastica). No difference can be detected with regards to risk factor correlations between E-gastric cancer and T-gastric cancer. Only four patients with E-gastric cancer were available in the provisional TCGA dataset at the time of the study. Conclusions: E-gastric cancer is a potentially distinct disease entity with specific clinicopathological and trend patterns compared to conventional T-gastric cancer. Further studies are needed to explore the potential etiologic basis as well as to investigate the clinical consequences of this distinction. The impact of this distinction on minority populations requires further assessment as well.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».