Better Prognosis of Gastric Neuroendocrine Carcinoma Than Gastric Adenocarcinoma among Whites in the United States: A Propensity Score Matching Analysis Based on SEER
Notice bibliographique
Résumé
It was generally believed that the prognosis of gastric neuroendocrine carcinoma (GNEC) was worse than gastric adenocarcinoma (GAC). However, almost all previous studies compared the prognosis of GNEC and GAC based on East Asians. In this study, we evaluated the clinicopathological features and prognosis of GNEC and GAC in Whites. Patients with GNEC and GAC were identified from 2000 to 2018 in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. We used propensity score matching (PSM) analysis to match the age, sex, TNM stage, and treatments received between GNEC and GAC, then compared the overall survival (OS) and cancer-specific survival (CSS) in the two types. A total of 392 cases of GNEC and 12,835 cases of GAC in Whites were recognized. After PSM, the 5-year OS rates of GNEC and GAC were 50.3% and 43.0%, respectively (p = 0.010). The 5-year CSS rates of GNEC and GAC were 57.4% and 50.1%, respectively (p = 0.012). Besides, multivariable cox regression analyses showed that GNEC was an independent predictor of improved OS (HR 0.719; 95% CI 0.607–0.853) and CSS (HR 0.691; 95% CI 0.571–0.835) in the matched data. The prognosis of GNEC was better than GAC in Whites, showing significant ethnic differences. Appropriate treatments and follow-up strategies for GNEC in Whites are probably different from East Asians. The potential genetic and molecular mechanisms need to be further explored.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».