A Real-World, Population-Based Study for the Incidence and Outcomes of Neuroendocrine Neoplasms of Unknown Primary
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to provide a real-world, population-based assessment of the incidence and outcomes of neuroendocrine neoplasms (NENs) of unknown primary. METHODS: Surveillance, Epidemiology, and End Results registry was accessed, and cases with NENs of unknown primary were reviewed. Rates of NENs diagnosis 1975-2017 according to primary tumor site were also reviewed. Survival outcomes of patients with NENs of unknown primary compared to metastatic NENs with known primary were determined through Kaplan-Meier estimates and multivariable Cox regression analysis. Overall and cancer-specific survival analyses were stratified by primary site and histology (neuroendocrine tumor vs. neuroendocrine carcinoma). RESULTS: A total of 3,550 cases (7%) were diagnosed with NENs of unknown primary within the study duration. The annual percent change for NENs of unknown primary was 3.4 (95% CI: 2.6-4.2). Within the cohort of metastatic neuroendocrine tumor patients (carcinoid tumor histology), the following factors were associated with a lower risk of death; younger age (HR: 0.477; 95% CI: 0.443-0.513), female sex (HR: 0.922; 95% CI: 0.860-0.989), and small intestinal primary (HR for unknown primary vs. small intestinal primary: 1.532; 95% CI: 1.408-1.668). Within the cohort of metastatic neuroendocrine carcinoma, the following factors were associated with a lower risk of death in this cohort; younger age (HR: 0.646; 95% CI: 0.612-0.681), female sex (HR: 0.843; 95% CI: 0.801-0.888), and small intestinal primary (HR for unknown primary vs. small intestinal primary: 2.961; 95% CI: 2.586-3.391). CONCLUSIONS: The diagnosis of NENs of unknown primary has increased across the past 4 decades. Outcomes of individuals with metastatic small intestinal NENs seem to be better than those with metastatic NENs of unknown primary (for both carcinoid tumors and neuroendocrine carcinomas).
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».