Second primary cancers and survival among neuroendocrine tumor patients
Notice bibliographique
Résumé
There is an increased risk of second primary cancers (SPCs) after neuroendocrine tumor (NET) diagnosis. The clinical significance of SPCs in this population is unknown. The purpose of this study was to evaluate the association between SPCs after NET diagnosis and survival. We performed a population-based, retrospective cohort study of NET patients (gastrointestinal, pancreatic, or lung primary) from 2000 to 2016 using the Surveillance, Epidemiology, and End Results database. Cox regression models assessed the association between SPCs and NET-specific (NET-SS), cancer-specific (CSS), and overall survival (OS). Of 58,553 NET patients, 7.9% experienced an SPC. SPCs were associated with worse OS (hazard ratio (HR) 2.14, 95% CI 1.94-2.36) and CSS (HR 2.31, 95% CI 2.06-2.59) with no difference in NET-SS (HR 1.04, 95% CI 0.87-1.23). Stratified analyses by histologic grade showed similar results for well and moderately differentiated NETs, but no difference in OS or CSS for poorly differentiated NETs (P > 0.05). In stratified analyses by NET site, SPCs were associated with worse OS (HR 3.41, 95% CI 3.01-3.87) and CSS (HR 4.96, 95% CI 4.28-5.74) in gastrointestinal NETs and worse OS (HR 1.25, 95% CI 1.03-1.52) with no difference in CSS (HR 1.08, 95% CI 0.85-1.36) in lung NETs. SPCs were not associated with a difference in OS or CSS in pancreatic NETs (P > 0.05). In conclusion, SPCs after NETs were associated with inferior OS and CSS compared to no SPC but were not associated with NET-SS. These data highlight the need for long-term follow-up in NETs to include the detection of SPCs to ensure early diagnosis and timely management.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».