Incidence and real-world burden of brain metastases from solid tumors and hematologic malignancies in Ontario: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although intracranial metastatic disease (IMD) is a frequent complication of cancer, most cancer registries do not capture these cases. Consequently, a data-gap exists, which thwarts system-level quality improvement efforts. The purpose of this investigation was to determine the real-world burden of IMD. Methods Patients diagnosed with a non-CNS cancer between 2010 and 2018 were identified from the Ontario Cancer Registry. IMD was identified by scanning hospital administrative databases for cranial irradiation or coding for a secondary brain malignancy (ICD-10 code C793). Results 25,478 of 601,678 (4.2%) patients with a diagnosis of primary cancer were found to have IMD. The median time from primary cancer diagnosis to IMD was 5.2 (0.7, 15.4) months and varied across disease sites, for example, 2.1 months for lung, 7.3 months for kidney, and 22.8 months for breast. Median survival following diagnosis with IMD was 3.7 months. Lung cancer accounted for 60% of all brain metastases, followed by breast cancer (11%) and melanoma (6%). More advanced stage at diagnosis and younger age were associated with a higher likelihood of developing IMD (P < .0001). IMD was also associated with triple-negative breast cancers and ductal histology (P < .001), and with small-cell histology in patients with lung cancer (P < .0001). The annual incidence of IMD was 3,520, translating to 24.2 per 100,000 persons. Conclusion IMD represents a significant burden in patients with systemic cancers and is a significant cause of cancer mortality. Our findings support measures to actively capture incidents of brain metastasis in cancer registries.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».