<p>Predictors of Survival Among Colorectal Cancer Patients in a Low Incidence Area</p>
Notice bibliographique
Résumé
Background: Colorectal cancer is the third most common malignancy in Saudi Arabia. The best therapeutic regimen for colorectal cancer is a matter of ongoing debate and data on its treatment in Saudi Arabia are limited. Purpose: The objective of this study was to explore the predictors of survival and to compare the risk of mortality among colorectal cancer patients treated with different therapeutic modalities. Patients and Methods: The study utilized data from the electronic colorectal cancer registry of a university-affiliated tertiary care hospital. The Kaplan-Meier survival analysis was used to estimate the survival rates over 36 months of follow-up across rectal and colon cancer patients as well as different sociodemographic and medical characteristics. Bivariate and multiple Cox proportional-hazards regressions were conducted to estimate the risk of mortality among rectal and colon cancer patients undergoing different treatments. Results: The number of patients in the registry who were followed up for 36 months was 143 patients. The majority of patients had colon cancer (74.13%). Rectal cancer patients had generally better survival estimates compared to their colon cancer counterparts. Colon cancer patients treated with chemotherapy had a significantly lower risk of mortality controlling for the use of surgery, radiotherapy, and other variables including age, gender, stage of cancer, and family history of colorectal cancer (HR=0.33; P =0.03). Additionally, colon cancer patients with a family history of colorectal cancer had significantly higher risk of mortality (HR=3.40; P =0.02). Conclusion: The findings of this study highlight the value of chemotherapy in managing colon cancer patients. Keywords: colorectal cancer, surgery, chemotherapy, survival, Saudi Arabia
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».