Risk and predictors of suicide in colorectal cancer patients: A SEER analysis.
Notice bibliographique
Résumé
9596 Background: Colorectal cancer (CRC) patients have a higher risk of suicide as compared with the general population. Due to differences in the sites/morbidity of recurrences as well as ostomy rates, we sought to evaluate the distribution and predictors of suicide among patients with colon and rectal cancer. Methods: A retrospective analysis was undertaken using the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database from 1973-2009. Patients included were >18yrs and had confirmed adenocarcinoma of the colon or rectum. Results: Included in this analysis were 187,996 rectal cancer and 443,368 colon cancer patients. Colon cancer patients were older (median age 71 vs. 67 yrs, p <0.001) and included more females (51 vs. 43%, p <0.001) as compared to rectal cancer patients. Suicide rates were similar (611 [0.14%] vs. 337 [0.18%], p <0.001), as was the median time to suicide for colon vs. rectal cancer patients respectively (37 vs.32 months, p = 0.13). On univariate analysis, having rectal cancer was a predictor of suicide (HR 1.26; 95% CI: 1.10-1.43). However after adjustment for age, sex, race, marital, primary site surgery, stage and one primary, rectal cancer was not a predictor of suicide (HR 1.05; CI: 0.83- 1.33). In the combined CRC cohort, independent predictors of suicide included age >70 (HR 1.55; CI: 1.23-1.94), male gender (HR 7.56; CI: 5.34-10.70), being single (HR 1.56; CI: 1.14- 2.13), distant metastases at diagnosis (HR 1.58; CI: 1.13- 2.21), and white race (HR 3.21; CI: 1.75- 5.88). Also, lack of resection of primary tumor was associated with increased risk of suicide (HR 2.83; CI: 1.97- 4.05). Among colon cancer cohort, older age, male gender, and white race as well as lack of primary resection were independent predictors of suicide. Similarly, the aforementioned predictors as well as metastatic disease on presentation were the independent predictors of suicide in the rectal cohort. Conclusions: The suicide risk in CRC patients is low (< 0.2%) and no difference was found based on location of primary tumor. Gender, age, distant spread of disease, intact primary tumour and race are the main predictors of suicide among colorectal patients. Future studies and interventions are needed to target these high risk groups.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».