Prevalence of Lung Metastases among 19,321 Metastatic Colorectal Cancer Patients in Eight Countries of Europe and Asia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer is one of the most common malignancies in the Western world, and is responsible for about 10% of annual cancer-related deaths. Especially for UICC stage IV, the probability of survival is significantly reduced. Little is known about risk factors for specific metastatic patterns of colorectal cancer that may also influence patients' overall survival. METHODS: We used data from the IQVIA oncology dynamics (OD) database to determine the prevalence of pulmonary metastases in 19,321 patients with UICC stage IV colorectal cancer in eight European and Asian countries. RESULTS: In total, 6132 of 19,321 (31.7%) study patients had lung metastases, with a higher prevalence among patients with rectal (37.5%) than colon (30.1%) cancer. When compared to China as the country with the lowest lung metastases prevalence, the odds for lung metastases were highest in UK (OR: 2.02, 95%CI: 1.80-2.28), followed by Italy (OR: 1.86, 95%CI: 1.52-2.27), Spain (OR: 1.85, 95%CI: 1.64-2.09), and Germany (OR: 1.47, 95%CI: 1.26-1.71). CONCLUSION: The prevalence of pulmonary metastases in UICC stage IV colorectal cancer varies widely among the different analyzed countries. Although the present data are purely descriptive, a possible combination of ethnic, environmental, and health care system-associated differences could be discussed as the underlying cause. Further studies are needed to investigate the reasons for differences in the prevalence of lung metastases.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».