Risk of Cancer-Specific Death for Patients Diagnosed With Neuroendocrine Tumors: A Population-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although patients with neuroendocrine tumors (NETs) are known to have prolonged overall survival, the contribution of cancer-specific and noncancer deaths is undefined. This study examined cancer-specific and noncancer death after NET diagnosis. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study of adult patients with NETs from 2001 through 2015. Using competing risks methods, we estimated the cumulative incidence of cancer-specific and noncancer death and stratified by primary NET site and metastatic status. Subdistribution hazard models examined prognostic factors. RESULTS: Among 8,607 included patients, median follow-up was 42 months (interquartile range, 17-82). Risk of cancer-specific death was higher than that of noncancer death, at 27.3% (95% CI, 26.3%-28.4%) and 5.6% (95% CI, 5.1%-6.1%), respectively, at 5 years. Cancer-specific deaths largely exceeded noncancer deaths in synchronous and metachronous metastatic NETs. Patterns varied by primary tumor site, with highest risks of cancer-specific death in bronchopulmonary and pancreatic NETs. For nonmetastatic gastric, small intestine, colonic, and rectal NETs, the risk of noncancer death exceeded that of cancer-specific deaths. Advancing age, higher material deprivation, and metastases were independently associated with higher hazards, and female sex and high comorbidity burden with lower hazards of cancer-specific death. CONCLUSIONS: Among all NETs, the risk of dying of cancer was higher than that of dying of other causes. Heterogeneity exists by primary NET site. Some patients with nonmetastatic NETs are more likely to die of noncancer causes than of cancer causes. This information is important for counseling, decision-making, and design of future trials. Cancer-specific mortality should be included in outcomes when assessing treatment strategies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».