The effect of married status on cancer‐specific mortality in nonmetastatic pelvic liposarcoma patients according to sex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In nonmetastatic pelvic liposarcoma patients, it is unknown whether married status is associated with better cancer-control outcome defined as cancer-specific mortality (CSM). We addressed this knowledge gap and hypothesized that married status is associated with lower CSM rates in both male and female patients. METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2000-2020), nonmetastatic pelvic liposarcoma patients were identified. Kaplan-Meier plots and univariable and multivariable Cox regression models (CRMs) predicting CSM according to marital status were used in the overall cohort and in male and female subgroups. RESULTS: Of 1078 liposarcoma patients, 764 (71%) were male and 314 (29%) female. Of 764 male patients, 542 (71%) were married. Conversely, of 314 female patients, 192 (61%) were married. In the overall cohort, 5-year cancer-specific mortality-free survival (CSM-FS) rates were 89% for married versus 83% for unmarried patients (Δ = 6%). In multivariable CRMs, married status did not independently predict lower CSM (hazard ratio [HR]: 0.74, p = 0.06). In males, 5-year CSM-FS rates were 89% for married versus 86% for unmarried patients (Δ = 3%). In multivariable CRMs, married status did not independently predict lower CSM (HR: 0.85, p = 0.4). In females, 5-year CSM-FS rates were 88% for married versus 79% for unmarried patients (Δ = 9%). In multivariable CRMs, married status independently predicted lower CSM (HR: 0.58, p = 0.03). CONCLUSIONS: In nonmetastatic pelvic liposarcoma patients, married status independently predicted lower CSM only in female patients. In consequence, unmarried female patients should ideally require more assistance and more frequent follow-up than their married counterparts.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».