Sex-Based Differences in Prognosis of Patients With Gastroenteropancreatic-Neuroendocrine Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to assess sex-based differences in prognosis of a contemporary cohort of gastroenteropancreatic-neuroendocrine neoplasm (GEP-NEN) patients. METHODS: Surveillance, Epidemiology, and End Results database was accessed, and cases with GEP-NENs were selected. Rates of GEP-NEN diagnosis from 1975 to 2016 for both male patients and female patients were reviewed. Survival outcomes of GEP-NEN patients diagnosed from 2010 to 2014 were determined through Kaplan-Meier estimates and multivariable Cox regression analysis. Overall survival analyses were stratified by stage and histology. RESULTS: A total of 20,836 GEP-NEN patients were diagnosed from 2010 to 2014, and they were included in the current analysis. These include 10,336 male patients and 10,500 female patients. Annual percent change for the age-adjusted rate for GEP-NENs in the United States (1975-2016) is 5.0 (95% confidence interval [CI], 4.8-5.2). When stratified by sex, annual percent change for male patients was 4.8 (95% CI, 4.6-5.1), whereas for female patients, it was 5.0 (95% CI, 4.8-5.3). Female patients have better overall survival compared with male patients among all substrata of patients (according to stage, histology, and differentiation) (P for all comparisons <0.01). CONCLUSIONS: Female sex seems to be associated with better overall survival among patients with GEP-NENs. It is unclear if this is the result of differences in noncancer mortality or is the result of inherent biological differences.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».