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Enregistrement W4293659406 · doi:10.3390/cancers14174149

The Effect of Age on Prostate Cancer Survival

2022· article· en· W4293659406 sur OpenAlexaff
Roderick Clark, Danny Vesprini, Steven A. Narod

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineProstateCancerMortality rateEpidemiologySurvival rateInternal medicineOncologyGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not clear to what extent the age of diagnosis and the attained age impact on cancer mortality rates in men with newly diagnosed prostate cancer. We estimated annual prostate cancer mortality rates and 20-year survival rates according to the age of diagnosis, race, grade and time since diagnosis using data from the Surveillance, Epidemiology and End-Results (SEER) program. We identified 116,796 prostate cancer patients diagnosed between 1992 and 1997 and followed them for 20 years. There were 21,896 deaths from prostate cancer. We calculated actuarial survival rates and annual prostate cancer mortality rates by age of diagnosis and by tumor grade. The risk of a man dying of prostate cancer was 17% for men diagnosed before age 70 and was 21% for those diagnosed after age 70. The mean annual prostate cancer mortality rate calculated over the 20-year period post-diagnosis was 1.5%. The annual rate increased from 0.9% for those diagnosed below age 60 to 2.1% for those diagnosed above age 70. For men with Gleason score ≥ 7 prostate cancer, the annual prostate cancer mortality rate peaked 2-3 years after diagnosis and then declined. For men diagnosed with Gleason score ≤ 6 prostate cancer, the annual prostate cancer mortality rate continued to rise 20 years after diagnosis and peaked after age 85. This suggests that high-grade prostate cancers are aggressive from the outset, but that low-grade prostate cancers may enter a state of dormancy and reactivate as the patient ages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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