The effect of primary urological cancers on survival in men with secondary prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To test the effect of urological primary cancers (bladder, kidney, testis, upper tract, penile, urethral) on overall mortality (OM) after secondary prostate cancer (PCa). METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) database, patients with urological primary cancers and concomitant secondary PCa (diagnosed 2004-2016) were identified and were matched in 1:4 fashion with primary PCa controls. OM was compared between secondary and primary PCa patients and stratified according to primary urological cancer type, as well as to time interval between primary urological cancer versus secondary PCa diagnoses. RESULTS: We identified 5,987 patients with primary urological and secondary PCa (bladder, n = 3,287; kidney, n = 2,127; testis, n = 391; upper tract, n = 125; penile, n = 47; urethral, n = 10) versus 531,732 primary PCa patients. Except for small proportions of Gleason grade group and age at diagnosis, PCa characteristics between secondary and primary PCa were comparable. Conversely, proportions of secondary PCa patients which received radical prostatectomy were smaller (29.0 vs. 33.5%), while no local treatment rates were higher (34.2 vs. 26.3%). After 1:4 matching, secondary PCa patients exhibited worse OM than primary PCa patients, except for primary testis cancer. Here, no OM differences were recorded. Finally, subgroup analyses showed that the survival disadvantage of secondary PCa patients decreased with longer time interval since primary cancer diagnosis. CONCLUSIONS: After detailed matching for PCa characteristics, secondary PCa patients exhibit worse survival, except for testis cancer patients. The survival disadvantage is attenuated, when secondary PCa diagnosis is made after longer time interval, since primary urological cancer diagnosis.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».