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Enregistrement W4386837067 · doi:10.3390/curroncol30090618

Reduced Risk of All-Cause, Cancer-, and Cardiovascular Disease-Related Mortality among Patients with Primary Malignant Cardiac Tumors Receiving Chemotherapy in the United States

2023· article· en· W4386837067 sur OpenAlexvenueno aff
Duke Appiah, Carina R. Goodart, Grishma K. Kothari, Imo Ebong, Chike C. Nwabuo

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac tumors and thrombi
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineChemotherapyCancerEpidemiologyProportional hazards modelDiseaseConfidence intervalSurgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary malignant cardiac tumors (PMCTs) are rare but lethal neoplasms. There are limited evidence-based treatment guidelines for PMCTs. We evaluated the relation of chemotherapy with mortality outcomes in patients with PMCTs in the United States. Data were from patients aged ≥ 20 years from the Surveillance, Epidemiology, and End Results program who were diagnosed with PMCTs from 2000 to 2020. Cox regression, competing risk, and propensity score analyses were performed to estimate hazard ratios (HR) and confidence intervals (CI). About 53% of the 563 patients with PMCTs received chemotherapy as the first course of treatment. During a mean follow-up of 24.7 months (median: 10), 458 deaths occurred with 81.7% and 9.4% due to cancer and cardiovascular disease (CVD), respectively. In models adjusted for sociodemographic and clinico-pathophysiological factors including histology, receipt of chemotherapy was associated with low risk for all-cause (HR: 0.56, 95%CI: 0.45-0.69), cancer (HR: 0.63, 95%CI: 0.50-0.80) and CVD mortality (HR: 0.27, 95%CI: 0.12-0.58). Patients who had both chemotherapy and surgery had the lowest risk for all-cause and cancer mortality. This study suggests that the subpopulations of patients with PMCTs who receive chemotherapy may have better prognosis than those who do not receive this therapy regardless of histology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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