Comparative Analysis of Acral Melanoma in Chinese and Caucasian Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acral melanoma is the most common subtype of melanoma in Chinese patients and one of the least common in Caucasian patients. It has been unclear if outcomes differ between Chinese and Caucasian patients diagnosed with Acral Melanoma. This study investigated patient characteristics and survival differences between Chinese and Caucasian Acral Melanoma patients. Methods Two large institutional melanoma databases from Fudan University Shanghai Cancer Center (FUSCC) and Mayo Clinic enterprise, were retrospectively reviewed from 2009 to 2015. Clinicopathologic and survival data were collected and analyzed between the two groups. The primary outcome was disease-specific survival (DSS) and was calculated using the Kaplan Meier (KM) method. Results The Chinese group presented with more advanced disease compared with Caucasians: thicker Breslow depth (median 3.0 mm vs. 1.2 mm, p=0.003), more ulcerated disease (66.1% vs 29%; p<0.001), and advanced stages (stage II/III 84.3% vs. 37.1%; p<0.001). No significant difference was identified in terms of age at diagnosis, location, histologic subtypes, or node positive rate. The 5-year DSS rate was 68.4% and 73% (p=0.56) for Chinese and Caucasians, respectively. Male gender, Breslow thickness, ulceration, and positive sentinel lymph nodes predicted worse DSS on multivariate Cox regression analysis. Conclusions There appears to be no difference in stage-stratified survival between Chinese and Caucasians, supporting the implementation of clinical trials of AM that could include both Chinese and Caucasian patients.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».