Clinical and pathologic characteristics of early-onset colorectal cancer (EoCRC).
Notice bibliographique
Résumé
72 Background: Although CRC incidence continues to fall in patients over 50 due to adoption of screening programs, there has been an increasing incidence in patients < 50 where screening does not occur. We investigated the clinical and pathologic characteristics of EoCRC in BC. Methods: We retrospectively analyzed 27612 patients diagnosed with CRC and referred to BC Cancer between 1990-2016. Patients < 50 were classified as early onset CRC and analyzed for baseline and disease characteristics. Results: In the 2540/27612 (9.2%) of patients < 50, patients were more likely to be female (OR 1.33, 95% CI 0.61-1.44, P < 0.0001), have left sided tumors (OR 1.50, 95% CI 1.35-2.01, P < 0.0001), have poorly differentiated tumors (OR 1.24, 95% CI 1.10-1.34, P = 0.0003), and more patients presented with metastatic disease (OR 1.26, 95% CI 1.15-1.38, P < 0.0001) compared to patients ≥50. At diagnosis, patients < 50 were more likely to have a significant complication related to the primary tumor (OR 1.18, 95% CI 1.06-1.32, P = 0.0041), specifically, greater rates of perforation (OR 1.84, 95% CI 1.47-2.31, P < 0.0001). Although high risk features used to guide adjuvant therapy decisions in patients < 50 with stage II CRC were not higher, with similar T4 prevalence, poor differentiation, lymphovascular and perineural invasion, and less inadequate lymph node harvesting (≤12) (all p > 0.05), rates of adjuvant therapy were higher (OR 2.39, 95% CI 1.91-3.00, P < 0.0001). This was also noted in stage III CRC (OR 4.11 95% CI 3.07-5.48, P < 0.0001). Age impacted overall survival, with younger patients of all stages living longer (HR 0.72, 95% CI 0.68-0.76, P < 0.0001). Similar findings were noted for stage I-III CRC (HR 0.54 0.50-0.58, P < 0.0001) and for patients once they became metastatic (HR 0.84 95% CI 0.75-0.93, P = 0.0025). To control for competing causes of death, we looked at disease specific survival, which continued to show improved outcomes for patients age < 50 in stage I-III (HR 0.88 95% CI 0.81-0.97, P = 0.0016) and stage IV (HR 0.77 95% CI 0.72-0.84, P < 0.0001) CRC. Conclusions: EoCRC patients present with unique clinical and pathologic characteristics which may impact outcome. While the population < 50 has comparable outcomes, they may undergo increased rates of treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».