Contemporary conditional cancer‐specific survival rates in surgically treated adrenocortical carcinoma patients: A stage‐specific analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: We examined the effect of disease-free interval (DFI) duration on cancer-specific mortality (CSM)-free survival, otherwise known as the effect of conditional survival, in surgically treated adrenocortical carcinoma (ACC) patients. METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004-2018), 867 ACC patients treated with adrenalectomy were identified. Conditional survival estimates at 5-years were assessed based on DFI duration and according to stage at presentation. Separate Cox regression models were fitted at baseline and according to DFI. RESULTS: Overall, 406 (47%), 285 (33%), and 176 (20%) patients were stage I-II, III and IV, respectively. In conditional survival analysis, providing a DFI of 24 months, 5-year CSM-free survival at initial diagnosis increased from 66% to 80% in stage I-II, from 35% to 66% in stage III, and from 14% to 36% in stage IV. In multivariable Cox regression models, stage III (hazard ratio [HR]: 2.38; p < 0.001) and IV (HR: 4.67; p < 0.001) independently predicted higher CSM, relative to stage I-II. The magnitude of this effect decreased over time, providing increasing DFI duration. CONCLUSIONS: In surgically treated ACC, survival probabilities increase with longer DFI duration. This improvement is more pronounced in stage III, followed by stages IV and I-II patients, in that order. Survival estimates accounting for DFI may prove valuable in patients counseling.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».