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Enregistrement W3049275172 · doi:10.1186/s12885-020-07195-4

Gender differences in stage at diagnosis and preoperative radiotherapy in patients with rectal cancer

2020· article· en· W3049275172 sur OpenAlexaff
Cristina Sarasqueta, Marı́a Victoria Zunzunegui, José M. Enríquez–Navascués, Arrate Querejeta, Carlos Placer, Amaia Perales, Nerea González, Urko Aguirre, Marisa Baré, Antonio Escobar, José M. Quintana, Marisa Baré Mañas, Eduardo Briones Pérez de la Blanca, Nerea Fernández de Larrea Baz, Cristina Sarasqueta Eizaguirre, Antonio Escobar Martínez, Francisco Rivas‐Ruiz, María Morales‐Suárez‐Varela, Juan Antonio Blasco‐Amaro, Isabel del Cura-González, Amaia Bilbao González, Nerea González Hernandez, Susana García‐Gutiérrez, Iratxe Lafuente Guerrero, Josune Martin Corral, Ane Antón-Ladislao, Núria Torà, Marina Pont, María Purificación Martínez del Prado, Alberto Loizate Totorikaguena, Ignacio Zabalza Estévez, José Errasti Alustiza, Antonio Z. Gimeno‐García, Santiago Lázaro Aramburu, Mercè Comas Serrano, Carlos Placer Galán, Amaia Perales Antón, Iñaki Urkidi Valmaña, José María Erro Azkárate, Enrique Cormenzana Lizarribar, Adelaida Lacasta Muñoa, Pep Piera Pibernat, Elena Campano Cuevas, Ana Isabel Sotelo Gómez, Segundo Ángel Gómez‐Abril, F. Medina-Cano, Julia Alcaide, Arturo Del Rey-Moreno, Manuel Jesús Alcántara, Rafael Campo, Álex Casalots, Carles Pericay, María José Gil Quílez, Miquel Pera, P Collera, Josep Alfons Espinàs, Mercedes Martínez, Mireia Espallargues, Caridad Almazán, Paula Dujovne Lindenbaum, José María Fernández‐Cebrián, Rocío Anula Fernández, Ramón Cantero Cid, Héctor Guadalajara, María Alexandra Heras Garceau, Damián García‐Olmo, Mariel Morey Montalvo

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundRed de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades CrónicasOsasun Saila, Eusko Jaurlaritzako
Mots-clésMedicineSurgical oncologyRadiation therapyColorectal cancerReferralStage (stratigraphy)Odds ratioConfidence intervalComorbidityCancerProspective cohort studyCohort studyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have examined gender differences in the clinical management of rectal cancer. We examine differences in stage at diagnosis and preoperative radiotherapy in rectal cancer patients. METHODS: A prospective cohort study was conducted in 22 hospitals in Spain including 770 patients undergoing surgery for rectal cancer. Study outcomes were disseminated disease at diagnosis and receiving preoperative radiotherapy. Age, comorbidity, referral from a screening program, diagnostic delay, distance from the anal verge, and tumor depth were considered as factors that might explain gender differences in these outcomes. RESULTS: Women were more likely to be diagnosed with disseminated disease among those referred from screening (odds ratio, confidence interval 95% (OR, CI = 7.2, 0.9-55.8) and among those with a diagnostic delay greater than 3 months (OR, CI = 5.1, 1.2-21.6). Women were less likely to receive preoperative radiotherapy if they were younger than 65 years of age (OR, CI = 0.6, 0.3-1.0) and if their tumors were cT3 or cT4 (OR, CI = 0.5, 0.4-0.7). CONCLUSIONS: The gender-specific sensitivity of rectal cancer screening tests, gender differences in referrals and clinical reasons for not prescribing preoperative radiotherapy in women should be further examined. If these gender differences are not clinically justifiable, their elimination might enhance survival.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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