Differences in rates of pelvic lymph node dissection in National Comprehensive Cancer Network favorable, unfavorable intermediate- and high-risk prostate cancer across United States SEER registries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines recommend pelvic lymph node dissection (PLND) in NCCN high- and intermediate-risk prostate cancer patients. We tested for PLND nonadherence (no-PLND) rates within the Surveillance Epidemiology and End Results (2010-2015). Materials and methods: We identified all radical prostatectomy patients who fulfilled the NCCN PLND guideline criteria (n = 23,495). Nonadherence rates to PLND were tabulated and further stratified according to NCCN risk subgroups, race/ethnicity, geographic distribution, and year of diagnosis. Results: < 0.001). Over time, the no-PLND rates declined in the overall cohort and within each NCCN risk subgroup. Georgia exhibited the highest no-PLND rate (49%), whereas New Jersey exhibited the lowest (15%). Finally, no-PLND race/ethnicity differences were recorded only in the NCCN intermediate unfavorable subgroup, where Asians exhibited the lowest no-PLND rate (20%) versus African Americans (27%) versus Whites (26%) versus Hispanic-Latinos (25%). Conclusions: The lowest no-PLND rates were recorded in the NCCN high-risk patients followed by NCCN intermediate unfavorable and favorable risk in that order. Our findings suggest that unexpectedly elevated differences in no-PLND rates warrant further examination. In all the NCCN risk subgroups, the no-PLND rates decreased over time.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle