Incidence, Characteristics and Survival Rates of Bladder Cancer after Rectosigmoid Cancer Radiation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Historical external beam radiation therapy (EBRT) for rectosigmoid cancer (RCa) predisposed patients to an increased risk of secondary bladder cancer (BCa). However, no contemporary radiotherapy studies are available. We addressed this knowledge gap. Materials and methods: Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2000–2020), we identified non-metastatic RCa patients who either underwent radiotherapy (EBRT+) or did not (EBRT-). Cumulative incidence plots and multivariable competing risk regression models (CRR) were fitted to address rates of BCa after RCa. In the subgroup of BCa patients, the same methodology addressed BCa-specific mortality (BCSM) according to EBRT exposure status. Results: Of the 188,658 non-metastatic RCa patients, 54,562 (29%) were EBRT+ vs. 134,096 (73%) who were EBRT-. In the cumulative incidence plots, the ten-year BCa rates were 0.7% in EBRT+ vs. 0.7% in EBRT- patients (p = 0.8). In the CRR, EBRT+ status was unrelated to BCa rates (multivariable HR: 1.1, p = 0.8). In the subgroup of 1416 patients with BCa after RCa, 443 (31%) were EBRT+ vs. 973 (69%) who were EBRT-. In the cumulative incidence plots, the ten-year BCSM rates were 10.6% in EBRT+ vs. 12.1% in EBRT- patients (p = 0.7). In the CRR, EBRT+ status was unrelated to subsequent BCSM rates (multivariable HR: 0.9, p = 0.9). Conclusion: Although historical EBRT for RCa predisposed patients to higher BCa rates, contemporary EBRT for RCa is not associated with increased subsequent BCa risk. Moreover, in patients with BCa after RCa, exposure to EBRT does not affect BCSM.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».