Epidemiology, Incidence, and Survival of Rhabdomyosarcoma Subtypes: SEER and ICES Database Analysis
Notice bibliographique
Résumé
analysis. Survival was modeled with Kaplan-Meier survival curves and Cox proportional hazards models were used to assess the effect of age and gender on survival. Pleomorphic subtype had higher grade and larger sized tumors compared to other subtypes (p < 0.05). Pleomorphic and alveolar rhabdomyosarcoma had the worst overall survival with a 26.6% and 28.9% 5-year survival, respectively. Embryonal rhabdomyosarcoma had the highest 5-year survival rate (73.9%). Tumor size was negatively correlated with survival months, indicating patients with larger tumors had shorter survival times (p < 0.05). Presence of higher-grade tumors and metastatic disease at presentation were negatively correlated with survival months (p < 0.05). No significant differences in the survival were found between gender or race between all of the subtypes (p > 0.05). This study highlights key differences in the demographic and survival rates of the different types of rhabdomyosarcoma that can be used for more tailored patient counseling. We also demonstrate that large, population-level databases provide sufficient data that can be used in the analysis of rare tumors. © 2019 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 37:2226-2230, 2019.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».