Incidence and socioeconomic factors in older adults with acute myeloid leukaemia: Real‐world outcomes from a population‐based cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Acute myeloid leukaemia (AML) is a disease of older adults, who are vulnerable to socio-economic factors. We determined AML incidence in older adults and the impact of socio-economic factors on outcomes. METHODS: We included 3024 AML patients (1996-2016) identified from a population-based registry. RESULTS: AML incidence in patients ≥60 years increased from 11.01 (2001-2005) to 12.76 (2011-2016) per 100 000 population. Among 879 patients ≥60 years in recent eras (2010-2016), rural residents (<100 000 population) were less likely to be assessed by a leukaemia specialist (39% rural, 47% urban, p = .032); no difference was seen for lower (43%, quintile 1-3) vs. higher (47%, quintile 4-5) incomes (p = .235). Similar numbers received induction chemotherapy between residence (16% rural, 18% urban, p = .578) and incomes (17% lower, 17% high, p = 1.0). Differences between incomes were seen for hypomethylating agent treatment (14% low, 20% high, p = .041); this was not seen for residence (13% rural, 18% urban, p = .092). Among non-adverse karyotype patients ≥70 years, 2-year overall survival was worse for rural (5% rural, 12% urban, p = .006) and lower income (6% low, 15% high, p = .017) patients. CONCLUSIONS: AML incidence in older adults is increasing, and outcomes are worse for older rural and low-income residents; these patients face treatment barriers.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».