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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».