Social determinants of health and survival on Brazilian patients with glioblastoma: a retrospective analysis of a large populational database
Notice bibliographique
Résumé
Background: The majority of patients diagnosed with glioblastoma develop recurrent disease resulting in poor prognoses. The current study aimed to determine the survival rates of patients diagnosed with glioblastoma in Brazil accounting for the influence of age, treatment modalities, public and private practices, and educational level using a population-based national database. Methods: Patients diagnosed with glioblastoma from 1999-2020 were identified from The Fundação Oncocentro de São Paulo database to create a retrospective cohort. Patients were described according to age, education level treatment modalities and medical practice. In a Cox proportional hazards model, controlled for confounding factors for overall survival, the hazard ratio and 95% CI of overall survival in adults was evaluated. Findings: A total of 4,511 patients were included. The median lengths of survival for patients treated in the public and private settings were 8 and 17 months (p<0.001), respectively. Young patients had longer median overall survival (OS: 18 to 40 years, 41 to 60 years, 61 to 65 years, 66 to 70 years and over than 70 years was 22 months, 10 months, 6 months, 5 months, 4 months, respectively (p<0.001). In general, combined treatments were associated with higher median survival compared to monotherapy. The higher educational level, the higher median survival was observed (4 months for illiterate versus 14 months for university degree). In the multivariable analyses, the significant independent predictors for overall survival were practice setting, educational level, age and treatment modalities. Interpretation: Public practice, older patients, less intensive treatment, and lower educational level were associated with worse survival outcomes in Brazilian glioblastoma patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».