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 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 | 0,000 |
| 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 ».