Clinical Profiles and Survival Outcomes of Patients With Well-Differentiated Neuroendocrine Tumors at a Health Network in New South Wales, Australia: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroendocrine tumors (NETs) are a heterogeneous group of malignancies with varying and often indolent clinicobiological characteristics according to their primary location. NETs can affect any organ and hence present with nonspecific symptoms that can lead to a delay in diagnosis. The incidence of NETs is increasing in Australia; data regarding characteristics of NETs were collected from the cancer registry of Hunter New England, Australia. OBJECTIVE: This study aimed to explore the clinical profiles and treatment and survival outcomes of patients with well-differentiated NETs in an Australian population. METHODS: We reviewed the data of all adult patients who received the diagnosis of NET between 2008 and 2013. The clinicopathological, treatment, and follow-up data were extracted from the local Cancer Clinical Registry. We also recorded the level of remoteness for each patient by matching the patient's residential postcode to the corresponding Australian Bureau of Statistics 2011 remoteness area category. Univariate analysis was used to find the factors associated with NET-related mortality. Survival analysis was computed. RESULTS: Data from 96 patients were included in the study (men: 37/96, 38.5%, and women: 59/96, 61.5%). The median age at diagnosis was approximately 63 years. A higher proportion of patients lived in remote/rural areas (50/96, 52.1%) compared with those living in city/metropolitan regions (46/96, 47.9%). The most common primary tumor site was the gastroenteropancreatic tract, followed by the lung. The factors significantly associated with NET-related mortality were age, primary tumor site, surgical resection status, tumor grade, and clinical stage of the patient. At 5 years, the overall survival rate was found to be 62%, and the disease-free survival rate was 56.5%. CONCLUSIONS: Older age, advanced unresectable tumors, evidence of metastasis, and higher-grade tumors were associated with poorer outcomes. Lung tumors had a higher risk of NET-related mortality compared with other sites.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».