Clinicodemographic characteristics of extraosseous Ewing sarcoma: A comparative meta-analysis of pediatric and adult patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence suggests different presentation patterns and prognosis of extraosseous Ewing Sarcoma (EES) based on age. Thus, we carried out this study to test the difference between children and adult EES cases regarding clinicodemographic characteristics and prognosis. Methods: A total of 4 databases were explored yielding 18 relevant studies for data synthesis. Outcomes included the comparison of demographic and clinical characteristics as well as prognosis between children and adults with EES. Log odds ratio (logOR) and its 95% confidence interval (CI) were pooled across studies. Statistical models/methods were selected based on heterogeneity. Results: Our analysis included a total of 1261 children and 1256 adults. When we compared these two age categories, we did not observe a significant difference in the risk of developing EES [logOR = -0.13; 95% CI: -0.65: 0.39; I2 = 88.42%]. No significant differences regarding gender, tumor location, and size (≤5 vs. >5 cm), EWSR1 positivity, or management modality. We did not observe significant difference regarding clinical outcomes, such as 5-year overall survival and event-free survival, recurrence, mortality, no evidence of disease, and secondary metastasis. Conclusions: Our findings highlight the absence of an association between the age category of patients and the incidence of EES, as well as its clinical outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».