Differences between rural and urban prostate cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We hypothesized that the residency status (rural area [RA] vs urban clusters [UC] vs urban areas [UA]) affects stage and cancer-specific mortality (CSM) in contemporary newly diagnosed prostate cancer (PCa) patients of all stages, regardless of treatment. METHODS: Newly diagnosed PCa patients with available residency status were abstracted from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004-2016). Propensity-score (PS) matching, cumulative incidence plots, multivariate competing-risks regression (CRR) models were used. RESULTS: Of 531,468 PCa patients of all stages, 6653 (1.3%) resided in RA, 50,932 (9.6%) in UC and 473,883 (89.2%) in UA. No statistically significant or clinically meaningful differences in stage at presentation or CSM were recorded. Conversely, 10-year other cause-mortality (OCM) rates were 27.2% vs 23.7% vs 18.9% (p < 0.001) in RA vs UC vs UA patients, respectively. In CRR models, RA (subhazard ratio [SHR] 1.38; p < 0.001) and UC (SHR 1.18; p < 0.001) were independent predictors for higher OCM relative to UA. These differences remained statistically significant in fully PS-adjusted multivariate CRR models. CONCLUSION: RA, and to a lesser extent UC, PCa patients are at higher risk of OCM than UA patients. Higher OCM may indicate shorter life expectancy and should be considered in treatment decision making.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».