Patient and disease characteristics, treatment practices and oncologic outcomes among patients with colorectal cancer: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of colorectal cancer (CRC) is increasing among young adults. We sought to report on patient and disease characteristics, treatment practice patterns and outcomes in this population. Methods: We conducted a retrospective cohort study using administrative health data from the Alberta Cancer Registry (2004–2015), including demographic and tumour characteristics, and treatment received. Outcome measures included overall and cancer-specific deaths. We used Cox regression and Kaplan–Meier curves to assess for factors associated with survival. Results: We included 18 070 patients with CRC (n = 1583 [8.8%] < 50 yr, n = 16 487 [91.2 %] ≥ 50 yr). Younger patients were more likely to present with locally advanced disease (21.0% v. 18.0%, p < 0.0001), stage III (16.4 % v. 14.6%, p < 0.0001) or metastatic (16.7% v. 13.8%, p < 0.0001) involvement. Younger patients were more likely to receive surgery (87.2% v. 80.9%, p < 0.0001), chemotherapy (59.6% v. 34.1%, p < 0.0001) or radiation therapy (49.5% v. 37.2%, p < 0.001). At 5 years, overall and cancer-specific survival was better among younger patients than older patients (30.6% v. 51.5% overall deaths, 27.5% v. 38.4% cancer-specific deaths, p < 0.0001). Conclusion: Despite higher stage and higher grade disease, young patients with CRC had more favourable oncologic outcomes than stage-matched older patients, which may be related to younger patients receiving more aggressive treatment. Further investigation should focus on optimal treatment patterns for young patients with CRC.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».