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Enregistrement W2904859850 · doi:10.1002/cncr.31916

The who, when, and why of primary adrenal malignancies: Insights into the epidemiology of a rare clinical entity

2018· article· en· W2904859850 sur OpenAlexaff
Thenappan Chandrasekar, Hanan Goldberg, Zachary Klaassen, Christopher J.D. Wallis, Dixon Woon, Jaime O. Herrera‐Cáceres, Girish S. Kulkarni, Neil Fleshner

Notice bibliographique

RevueCancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)EpidemiologyPopulationParagangliomaAdrenocortical carcinomaLymphomaInternal medicinePediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary malignancies of the adrenal glands are rare. Epidemiologic assessment of primary adrenal malignancies is lacking and has been limited to case reports and series. Population-level data can provide a better understanding of the incidence, distribution, and prognostic factors associated with these rare malignancies. METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results database (1973-2013) was queried for all patients who were diagnosed with primary adrenal malignancies, categorized in 5 histologic groups: adrenocortical carcinoma (ACC), pheochromocytoma and paraganglioma (PH), neuroblastoma (NE), non-Hodgkin lymphoma (NHL), and sarcoma (SA). Age-adjusted incidence, distribution trends, and cancer-specific survival (CSS) for each group were analyzed. RESULTS: In total, 4695 patients with primary adrenal malignancies were identified, including 2057 with ACC, 512 with PH, 1863 with NE, 202 with NHL, and 61 with SA. The age-adjusted incidence of all 5 histologic subtypes was rising. Age at presentation differed substantially by histologic group: NE was the most prevalent during the first decade of life, whereas ACC predominated after age 30 years, and NHL outnumbered PH after age 70 years. Patient-specific factors were not associated with advanced disease at the time of presentation. The 5-year CSS rate for each histologic subtype was 38% for ACC, 69% for PH, 64% for NE, 38% for NHL, and 42% for SA. Survival outcomes for patients with ACC, NHL, PH and SA remained unchanged over the 40-year study period. Multimodal therapy was associated with higher CSS in patients with NE. CONCLUSIONS: This first population-level analysis of all primary adrenal malignancies provides important initial data regarding presentation and clinical outcomes. Notably, except for patients with NE, the survival of patients with these rare cancers has not improved over the past 40 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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