Changes in Survival Outcomes of Patients With Neuroendocrine Neoplasms Over the Past 15 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The past 2 decades have observed a number of advances in therapeutic approaches to patients with neuroendocrine neoplasms (NENs). This study aims to assess whether survival outcomes have changed among patients with NENs over the past 15 years, in a real-world, population-based study. MATERIALS AND METHODS: We accessed administrative databases within the province of Alberta, Canada, and we reviewed patients with invasive NENs diagnosed 2004 to 2019. Patients were classified according to the year of diagnosis into 3 groups: 2004 to 2008; 2009 to 2013; and 2014 to 2019. Kaplan-Meier survival estimates were used to compare overall survival (OS) according to different baseline characteristics (including the year of diagnosis). Multivariable Cox regression modeling was used to examine factors associated with the risk of death in this cohort. RESULTS: We included a total of 3431 patients in the study cohort. Using multivariable Cox regression analysis, the following factors were associated with worse survival: older age at diagnosis (hazard ratio [HR]: 3.45; 95% CI [confidence interval]: 2.74-4.35), male sex (HR: 1.38; 95% CI: 1.21-1.56), lung primary site (HR for lung vs. appendicular primary: 1.39; 95% CI: 1.01-1.92), Stage 4 disease (HR: 2.80; 95% CI: 2.38-3.30), South zone of the province (HR for South zone vs. Calgary zone: 1.85; 95% CI: 1.49-2.30), and higher comorbidity index (HR for ≥3 vs. 0: 2.66; 95% CI: 2.19-3.24). Although Kaplan-Meier method showed significant difference in OS according to diagnosis period, multivariable regression model showed that the period of diagnosis did not appear to impact OS (HR for diagnosis period 2004 to 2009 vs. 2014 to 2019: 1.04; 95% CI: 0.89-1.22). CONCLUSIONS: Over the study period (2004 to 2019), patients diagnosed during later periods did not appear to experience better OS compared with patients diagnosed at an earlier time.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».