Recent Trends in Synchronous Brain Metastasis Incidence and Mortality in the United States: Ten-Year Multicenter Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large epidemiological studies describing the trends in incidence rates and mortality of synchronous brain metastases (SBMs) are lacking. The study aimed to provide a comprehensive understanding of the changes in the incidence and mortality of SBMs over the previous ten years. METHODS: Trends in the incidence of solid malignancies outside of the CNS in patients with SBMs and incidence-based mortality rates were assessed using data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database. Joinpoint analyses were used to calculate annual percent changes (APCs) and 95% CIs. RESULTS: Between 2010 and 2019, 66,655 patients, including 34,821 (52.24%) men and 31,834 (47.76%) women, were found to have SBMs, and 57,692 deaths occurred over this period. Lung cancer SBMs, melanoma SBMs, and breast cancer SBMs were ranked in the top three, having the highest age-standardized incidence rates. The incidence of SBMs decreased significantly with an APC of -0.6% from 2010 to 2019, while the APC was 1.2% for lung cancer SBMs, 2.5% for melanoma SBMs, and 0.6% for breast cancer SBMs. The SBM mortality first experienced a rapid increase (APC = 28.6%) from 2010 to 2012 and then showed a significant decline at an APC of -1.8% from 2012 to 2019. Lung cancer SBMs showed similar trends, while melanoma SBM and breast cancer SBM mortality increased continuously. CONCLUSIONS: SBMs incidence (2010-2019) and incidence-based mortality (2012-2019) declined significantly. These findings can advance our understanding of the prevalence of SBMs.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».