Incidence and survival of Kaposi Sarcoma patients: a retrospective analysis using the National Cancer Database 2004-2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Kaposi Sarcoma (KS) is a relatively uncommon skin and mucosal malignancy affecting immunocompromised and HIV/AIDS patients, with a poor prognosis. Due to its low incidence in the United States, national trends in epidemiology, treatment, and mortality within the last decade have not been characterized. Objectives We analyzed KS demographics, treatments, and mortality in the United States, 2004–2018. Methods Among KS cases diagnosed 2004–2018 in the National Cancer Database, we compared demographic and clinical characteristics of HIV + and HIV- patients, men and women, time periods. We used Kaplan-Meier survival analysis to evaluate changes in mortality over time and between subgroups. Results Of 10,027 KS patients, the mean age was 47.7\(\pm\)17.9 years, and 9,063 (90.4%) were males. The number of Black men (p<0.001) and Medicaid recipients (p < 0.001) increased over the study period. Overall, 1- and 2-year survival increased by 6.4% and 8.3%, respectively, between 2004–2007 and 2016–2018 (p < 0.0001). Among HIV+ patients, 1- and 2-year survival were 14.5% and 13.7% lower, respectively, than among HIV- patients (p=0.0074). Limitations of this study include the retrospective nature; the sample lacked complete information about B symptoms, treatment efficacy, and KS subtypes. Conclusions KS incidence among Blacks and Medicaid-insured patients has increased. Overall KS survival has improved, despite poor outcomes for HIV + patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».