The effect of race/ethnicity on cancer-specific mortality after salvage radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: To test the effect of race/ethnicity on cancer-specific mortality (CSM) after salvage radical prostatectomy (SRP). Material and methods: We relied on the Surveillance, Epidemiology and End Results database (SEER, 2004-2016) to identify SRP patients of all race/ethnicity background. Univariate and multivariate Cox regression models addressed CSM according to race/ethnicity. Results: Of 426 assessable SRP patients, Caucasians accounted for 299 (69.9%) vs. 68 (15.9%) African-Americans vs. 39 (9.1%) Hispanics vs. 20 (4.7%) Asians. At diagnosis, African-Americans (64 years) were younger than Caucasians (66 years), but not younger than Hispanics (66 years) and Asians (67 years). PSA at diagnosis was significantly higher in African-Americans (13.2 ng/ml), Hispanics (13.0 ng/ml), and Asians (12.2 ng/ml) than in Caucasians (7.8 ng/ml, p = 0.01). Moreover, the distribution of African-Americans (10.3%-36.6%) and Hispanics (0%-15.8%) varied according to SEER region. The 10-year CSM was 46.5% in African-Americans vs. 22.4% in Caucasians vs. 15.4% in Hispanics vs. 15.0% in Asians. After multivariate adjustment (for age, clinical T stage, lymph node dissection status), African-American race/ethnicity was an independent predictor of higher CSM (HR: 2.2, p < 0.01), but not Hispanic or Asian race/ethnicity. The independent effect of African-American race/ethnicity did not persist after further adjustment for PSA. Conclusion: African-Americans treated with SRP are at higher risk of CSM than other racial/ethnic groups and also exhibited the highest baseline PSA. The independent effect of African-American race/ethnicity on higher CSM no longer applies after PSA adjustment since higher PSA represents a distinguishing feature in African-American patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».