Effect of comorbidities on outcomes in colorectal cancer (CRC) survivors.
Notice bibliographique
Résumé
10055 Background: The effect of comorbidities on outcomes in cancer survivors has not been evaluated in detail, but this can inform survivorship care. We aimed to evaluate comorbid medical conditions, causes of death (COD), and the effect of these conditions on survival among CRC survivors in a Canadian province. Methods: A population-based cohort study using administrative data. Patients were diagnosed with stage I-III CRC from 2004 to 2015. ICD-10 codes were used to categorize COD. CRC patients were divided into 5 mutually exclusive comorbid groups: cardiovascular disease (CVD), diabetes (DM), both cardiovascular disease and diabetes (CVD+DM), other comorbidities (OC), and no comorbidities. Kaplan Meier and Cox proportional hazards models were used to evaluate survival, adjusting for age, cancer stage, and treatment. Results: We evaluated 12,265 patients. Median age 67.3(range 18-104) years, 56.2% men, 61.8% colon cancer, 38.8% stage III disease, and 36.8% Charlson comorbidity index ≥1. There were 1153 (9.4%), 1711(13.9)%, 515(4.2%), and 1141(9.3%) patients in the CVD, DM, CVD+DM and OC groups, respectively. Mean follow-up was 3.8 years. Median overall survival (mOS) was 8.6 (CI 8.3-8.9) years in the entire cohort. Among those who died (N = 3964), 51.2% and 39.3% were due to CRC and other causes, respectively. CVD was a common non-CRC COD (17.1%). In comparison to those with no comorbidities, patients with CVD+DM fared the worst (mOS 3.3 [2.8-3.7] years; adjusted HR for death, 2.27, 95% CI 2.0-2.6, p < 0.001) (see Table). For stage III disease, the percentage receiving curative intent (surgery + adjuvant) treatment was different (p < .001) across groups (31.7% in CVD+DM, 37.6% in CVD, 66.7% in DM, and 57.4% in OC). Conclusions: Specific comorbid medical conditions are associated with increased risk of death from CRC and non-CRC causes. Undertreatment was associated with comorbidity profile and may be a driver of worse CRC survival in these patients. Engagement of primary care and other specialty providers earlier in the survivorship trajectory is warranted. Group mOS HR (95% CI) P value No comorbidities 10.8 yrs referent CVD 4.2 yrs 1.98 (1.7-2.1) < .001 DM 7.3 yrs 1.33 (1.2-1.5) < .001 CVD+DM 3.3 yrs 2.27 (2.0-2.6) < .001 OC 6.0 yrs 1.61 (1.5-1.8) < .001
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».