Survival of Testicular Pure Teratoma vs. Mixed Germ Cell Tumor Patients in Primary Tumor Specimens across All Stages
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to test for survival differences between testicular pure teratoma vs. mixed germ cell tumor (GCT) patients in a stage-specific fashion. Pure teratoma and mixed GCT in primary tumor specimens were identified within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004–2019). Kaplan–Meier curves depicted five-year overall survival (OS) and subsequently, cumulative incidence plots depicted cancer-specific mortality (CSM) and other-cause mortality (OCM) in a stage-specific fashion. Multivariable competing risks regression (CRR) models were used. Of 9049 patients, 299 (3%) had pure teratoma. In stage I, II and III, five-year OS rates differed between pure teratoma and mixed GCT (stage I: 91.6 vs. 97.2%, p < 0.001; stage II: 100 vs. 95.9%, p < 0.001; stage III: 66.8 vs. 77.8%, p = 0.021). In stage I, survival differences originated from higher OCM (6.4 vs. 1.2%; p < 0.001). Conversely in stage III, survival differences originated from higher CSM (29.4 vs. 19.0%; p = 0.03). In multivariable CRR models, pure teratoma was associated with higher OCM in stage I (Hazard Ratio (HR): 4.83; p < 0.01). Conversely, in stage III, in multivariable CRR models, pure teratoma was associated with higher CSM (HR: 1.92; p = 0.04). In pure teratoma, survival disadvantage in stage I patients relates to OCM. Survival disadvantage in stage III pure teratoma originates from higher CSM.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».