The Epidemiology of Lung Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lung metastasis is usually associated with poor outcomes in cancer patients. This study was performed to characterize and analyze the population of patients with de novo (synchronous) lung metastases using the Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) database. Materials and Methods: Baseline characteristics of lung metastasis patients were obtained from SEER case listings. Incidence rates and counts of synchronous lung metastasis were also obtained using the SEER * Stat software. Survival outcomes were analyzed using univariate and multivariable Cox regressions, controlling for confounders. An alpha threshold of 0.05 was used for statistical significance and p -values were subject to correction for multiple comparisons. Results: The age-adjusted incidence rate of synchronous lung metastasis was 17.92 per 100,000 between 2010 and 2015. Synchronous lung metastases most commonly arose from primary lung cancers, colorectal cancers, kidney cancers, pancreatic cancers and breast cancers. During this time period, 4% of all cancer cases presented with synchronous lung metastasis. The percentage of patients presenting with synchronous lung metastasis ranged from 0.5% of all prostate cancers to 13% of all primary lung cancers. The percentage of all cancer cases presenting with synchronous lung metastasis increased over time. De novo metastatic patients with lung metastases had worse overall survival [hazard ratio = 1.22 (1.21–1.23), p < 0.001] compared to those with only extrapulmonary metastases, controlling for potential confounders. Conclusions: Synchronous lung metastasis occurs frequently and is an independent predictors of poor patient outcomes. As treatment for lung metastases becomes more complicated, patients with synchronous lung metastasis represent a high-risk population.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».