Sex-based differences in the outcomes of patients with lung carcinoids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the impact of sex on the outcomes of patients with well-differentiated lung neuroendocrine neoplasms in a real-world setting. Methods: The Surveillance, Epidemiology and End Results Research Plus database (2000–2018) was accessed, and patients with a diagnosis of typical or atypical carcinoid of the lung were reviewed. Trends in age-standardized rates (per 100,000) of the incidence of lung carcinoid tumors were reviewed among male and female patients as well as the overall population, and annual percent change (APC) was determined for the three groups. Multivariate Cox regression analysis was then used to assess the factors associated with overall and cancer-specific survival. Results: Among all patients, APC (2000–2018) for lung carcinoid diagnosis was 2.9 (95% CI: 2.4–3.5). Among male patients, APC (2000–2018) for lung carcinoid diagnosis was 1.8 (95% CI: 1.2–2.5). By contrast, among female patients, APC (2000–2018) for lung carcinoid diagnosis was 3.4 (95% CI: 2.8–4.1). Based on Kaplan–Meier survival estimates, female sex was associated with better overall survival compared with male sex (p < 0.001). Based on multivariate Cox regression analysis, the following factors were associated with worse cancer-specific survival: older age (hazard ratio [HR]: 1.036; 95% CI: 1.031–1.041), atypical carcinoid histology (HR: 3.10; 95% CI: 2.71–3.56), stage (distant vs localized stage HR: 4.05; 95% CI: 3.48–4.71), sex (male vs female sex HR: 1.76; 95% CI: 1.56–1.99) and no surgical treatment (HR: 3.77; 95% CI: 3.22–4.42). Conclusion: Female patients with lung carcinoid tumors have better overall survival compared with male patients, particularly among patients with typical carcinoid tumors.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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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 découle