Estimation of the incidence of urachal cancer: A systematic review and meta-analysis of registry-based studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urachal cancer (UrC) is a rare disease with limited availability of representative incidence and clinical data. Although, the prevalence is accounting for less than 1% of bladder tumors, the 5-year survival rate is around only 50% for patients with resectable tumors, and even worse for patients with metastatic disease. Due to the lack of comprehensive prospective studies, our current knowledge of UrC is still limited. OBJECTIVE: The present study aimed to summarize the available registry-based studies with unselected UrC patients to evaluate its incidence and clinicopathological characteristics. MATERIAL AND METHODS: We conducted a systematic literature search of registry-based UrC publications on the 15th of May 2023 in 5 databases, which identified 4,748 publications. After duplicate removal and selection by 2 independent investigators, 6 publications proved to be appropriate for the final meta-analysis. Estimated incidence and clinicopathological parameters were extracted. RESULTS: Estimated incidence ranged between 0.022 and 0.060/ 100.000 person-years, with the highest occurrence in Japan and the lowest in Canada, while the random effect model calculated an overall incidence rate of 0.04 (95%CI: 0.03-0.05) 100.000 person-years. The median age at first diagnosis was 60 years (range: 58-64). The female to male ratio was 2:3. Lymph node or distant metastases were present in 9% and 14% of patients. The predominant tumour type was adenocarcinoma (86%) followed by urothelial carcinoma (12%) and squamous cell carcinoma (2%). The 5-year survival rate was 51.0% with 95%CI: 45.2-57.4. CONCLUSIONS: Our study provides an up-to-date comparison of estimated incidence rates between 6 countries of 3 continents based on rigorously selected registry-based studies. The results suggest low incidence rates for UrC with considerable geographic differences. The present meta-analysis provides unbiased registry-based data on the incidence, clinicopathological parameters and survival of UrC.
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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 | 0,020 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».