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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».