A Real-World Study of the Incidence and Outcomes of Early-Onset Well-differentiated Neuroendocrine Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the incidence and outcomes of adults with early-onset (20 to 34 y) diagnosis of well-differentiated neuroendocrine neoplasms. METHODS: Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)-18 database was accessed, and patients with well-differentiated lung or digestive tract neuroendocrine neoplasms diagnosed 2000 to 2018 were reviewed. Annual percent changes (APCs) were calculated for the 3 disease subsites (foregut, midgut, and hindgut) stratified by age group. Kaplan-Meier survival estimates/log-rank testing were used to examine differences in overall survival between the 3 age groups. Multivariable Cox regression analyses were used to evaluate factors affecting overall and cancer-specific survivals. RESULTS: Throughout the study period, patients with early-onset disease (20 to 34 y) have experienced the greatest APC (20 to 34 y: 9.7; 35 to 49 y: 5.4; ≥50 y: 4.1). When APCs were stratified by disease subsite, this difference in APCs appears to be driven by midgut tumors (20 to 34 y: 19.2; 35 to 49: 8.4; ≥50 y: 3.8). Using multivariable Cox regression modeling, the following variables were associated with a higher risk of all-cause death (worse overall survival): male sex (hazard ratio [HR] 1.27; 95% confidence interval [CI]: 1.22-1.31), African American race (HR vs. white race: 1.20; 95% CI: 1.15-1.26), nonhindgut primary (HR foregut vs. hindgut primary: 2.02; 95% CI: 1.91-2.13; HR midgut vs. hindgut primary: 2.09; 95% CI: 1.95-2.24), distant disease (HR vs. regional disease: 2.06; 95% CI: 1.96-2.18), no surgery to the primary (HR: 2.34; 95% CI: 2.24-2.46), and older age (HR: 5.80; 95% CI: 4.87-6.91). CONCLUSION: Cases of early-onset well-differentiated neuroendocrine neoplasms have disproportionately increased over the past 2 decades (compared with other age groups), and this appears to have been driven mainly by midgut tumors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».