Contemporary trends in the incidence and timing of spinal metastases: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal metastases are a significant complication of advanced cancer. In this study, we assess temporal trends in the incidence and timing of spinal metastases and examine underlying patient demographics and primary cancer associations. Methods: = 37, 375 patients identified with spine metastases). Primary outcomes were annual incidence of spinal metastasis, and time to metastasis after primary diagnosis. Results: The age-standardized incidence of spinal metastases increased from 229 to 302 cases per million over the 13-year study period. The average annual percent change (AAPC) in incidence was 2.2% (95% CI: 1.4% to 3.0%) with patients aged ≥85 years demonstrating the largest increase (AAPC 5.2%; 95% CI: 2.3% to 8.3%). Lung cancer had the greatest annual incidence, while prostate cancer had the greatest increase in annual incidence (AAPC 6.5; 95% CI: 4.1% to 9.0%). Lung cancer patients were found to have the highest risk of spine metastasis with 10.3% (95% CI: 10.1% to 10.5%) of patients being diagnosed at 10 years. Gastrointestinal cancer patients were found to have the lowest risk of spine metastasis with 1.0% (95% CI: 0.9% to 1.0%) of patients being diagnosed at 10 years. Conclusions: The incidence of spinal metastases has increased in recent years, particularly among older patients. The incidence and timing vary substantially among different primary cancer types. These findings contribute to the understanding of disease trends and emphasize a growing population of patients who require subspecialty care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».