Symptom Burden and Time from Symptom Onset to Cancer Diagnosis in Patients with Early-Onset Colorectal Cancer: A Multicenter Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of colorectal cancer (CRC) is decreasing in individuals >50 years due to organised screening but has increased for younger individuals. We characterized symptoms and their timing before diagnosis in young individuals. Methods: We identified all patients diagnosed with CRC between 1990–2017 in British Columbia, Canada. Individuals <50 years (n = 2544, EoCRC) and a matched cohort >50 (n = 2570, LoCRC) underwent chart review to identify CRC related symptoms at diagnosis and determine time from symptom onset to diagnosis. Results: Across all stages of CRC, EoCRC presented with significantly more symptoms than LoCRC (Stage 1 mean ± SD: 1.3 ± 0.9 vs. 0.7 ± 0.9, p = 0.0008; Stage 4: 3.3 ± 1.5 vs. 2.3 ± 1.7, p < 0.0001). Greater symptom burden at diagnosis was associated with worse survival in both EoCRC (p < 0.0001) and LoCRC (p < 0.0001). When controlling for cancer stage, both age (HR 0.87, 95% CI 0.8–1.0, p = 0.008) and increasing symptom number were independently associated with worse survival in multivariate models. Conclusions: Patients with EoCRC present with a greater number of symptoms of longer duration than LoCRC; however, time from patient reported symptom onset was not associated with worse 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».