Stage and cancer‐specific mortality differ within specific Asian ethnic groups for upper tract urothelial carcinoma: North American population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effect of specific Asian ethnic subgroups on stage at presentation and cancer-specific mortality in non-metastatic upper tract urothelial carcinoma among North American upper tract urothelial carcinoma Asian patients treated with radical nephroureterectomy. METHODS: We relied on the Surveillance, Epidemiology and End Results database, from 2004 to 2016. Kaplan-Meier plots and multivariable Cox regression models predicting cancer-specific mortality were used. RESULTS: (25.0% and 18.5%, respectively), relative to other Asian ethnic subgroups. In Kaplan-Meier plots, Vietnamese patients showed the highest cancer-specific mortality rate. In multivariable models, Vietnamese ethnicity also independently predicted higher cancer-specific mortality (hazard ratio 2.15, P = 0.02 and hazard ratio 1.96, P = 0.03), relative to Japanese and Chinese patients. All other Asian ethnic subgroups showed similar cancer-specific mortality patterns. CONCLUSION: Vietnamese and Chinese patients are at a stage disadvantage at upper tract urothelial carcinoma diagnosis, relative to all other Asian ethnicities. After adjustment for stage, only Vietnamese patients showed a survival disadvantage relative to all other Asian ethnic subgroups. As a result, it appears that Vietnamese patients not only present at a higher upper tract urothelial carcinoma stage, but additionally appear to harbor upper tract urothelial carcinoma that progresses at a faster rate than in other Asian ethnic subgroups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».