Racial Differences in the Phenotype of Colorectal Cancer: A Prospective Comparison Between Nigeria and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are significant differences in the phenotype of CRC by race in the U.S. A similar CRC phenotype-race relationship also appears to exist in South Africa (SA). However, there is a paucity of comparative data on the presentation and survival of CRC in sub-Saharan African by country of origin or race. This study compares clinicopathologic variables between CRC patients in Nigeria and SA. METHODS: From a prospective CRC database, consecutive patients diagnosed between September, 2013 and October, 2018 from the African Research Group for Oncology in South West Nigeria were compared to consecutive patients diagnosed from January, 2016 to October, 2018 from the Colorectal Cancer in South Africa database. Patients with histologically confirmed adenocarcinoma were included. Patients were excluded if they had in-situ disease or no histological diagnosis. Clinical outcomes were calculated from the date of presentation. National census categories were used to define self-reported race in SA. RESULTS: The mean age at presentation in Nigeria (n = 347) was 54.1 years (SD 15.5) compared to 56.8 (SD 13.7) in SA (n = 534). The median age among Black SA (BSA) patients was significantly lower than the median age among White SA (WSA) patients (55 vs. 63, p < 0.001). Right-sided colon cancer was more common in Nigerian (27.4%) and BSA (21.2%) patients compared to WSA patients (15.2%, p < 0.001). Nigerian (39.1%) and BSA (16.7%) patients were also more likely to present with mucinous histology than WSA patients (4.9%, p < 0.001). There was a significant difference in the stage-at-presentation between the cohorts, with a large burden of stage IV disease in the Nigerian cohort (52.6%). Adjusting for stage-at-presentation, there was a significant difference in the median overall survival between country and racial cohorts. CONCLUSION: There are significant differences in the phenotype of CRC between Nigeria and SA. Nigerian and BSA patients, appear to share characteristics that are different than those of WSA patients. Larger series with tissue banking and next-generation sequencing are needed to better delineate these observed differences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».