Survival of infants ≤24 months of age with brain tumors: A population-based study using the SEER database
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brain tumors are the most common solid malignancy and leading cause of cancer-related deaths in infants. Current epidemiological data is limited by low numbers of reported cases. This study used a population-based approach with analysis of contemporary and historical survival curves to provide up-to-date prognostication. METHODS: Observational cohort analysis was performed using the Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) database. Infants with brain tumors diagnosed from 1973 to 2013 were categorized by the most common tumor types (diffuse astrocytic and oligodendroglioma, choroid plexus, embryonal, ependymal, medulloblastoma and pilocytic astrocytoma). The 1, 5 and 10 year survival was stratified by decade, with trends in management and outcomes analyzed. RESULTS: We identified 2996 affected infants satisfying inclusion criteria. All tumor types, except embryonal and choroid plexus, demonstrated improving survival with time. Infants with embryonal tumors showed a decline in survival from the 1970s to 1990s (p = 0.009), whereas infants with choroid plexus tumors had no change in survival. Infants with ependymal tumors experienced the greatest improvement in survival from 1980s to 1990s and 1990s to 2000s (p = 0.0001, p = 0.01), with 5-year survival probability improving from 28% (95% CI 15-42%) in the 1980s to 77% (95% CI 69-83%) the 2000s. The use of radiation declined from 1970 to 2000 for all tumors; however, radiation treatment for embryonal and ependymal subtypes increased after 2000. CONCLUSIONS: While overall survival for infants with brain tumors has improved from the 1970s onwards, not every tumor type has seen a statistically significant change. Given changes in management and survival, prognostication of infants with brain tumor should be updated.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».