Regional differences in clear cell metastatic renal cell carcinoma patients across the USA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test for regional differences in clear cell metastatic renal cell carcinoma (ccmRCC) patients across the USA. METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2000-2018) was used to tabulate patient (age at diagnosis, sex, race/ethnicity), tumor (N stage, sites of metastasis) and treatment characteristics (proportions of nephrectomy and systemic therapy), according to 12 SEER registries. Multinomial regression models, as well as multivariable Cox regression models, tested the overall mortality (OM) adjusting for those patient, tumor and treatment characteristics. RESULTS: In 9882 ccmRCC patients, registry-specific patient counts ranged from 4025 (41%) to 189 (2%). Differences across registries existed for sex (24-36% female), race/ethnicity (1-75% non-Caucasian), N stage (N1 25-35%, NX 3-13%), proportions of nephrectomy (44-63%) and systemic therapy (41-56%). Significant inter-registry differences remained after adjustment for proportions of nephrectomy (46-63%) and systemic therapy (35-56%). Unadjusted 5-year OM ranged from 73 to 85%. In multivariable analyses, three registries exhibited significantly higher OM (SEER registry 5: hazard ratio (HR) 1.20, p = 0.0001; SEER registry 7:HR 1.15, p = 0.008M SEER registry 10: HR 1.15, p = 0.04), relative to the largest reference registry (n = 4025). CONCLUSION: Important regional differences including patient, tumor and treatment characteristics exist, when ccmRCC patients included in the SEER database are studied. Even after adjustment for these characteristics, important OM differences persisted, which may require more detailed analyses to further investigate these unexpected differences.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».