Survival of stage <scp>III</scp> non‐seminoma testis cancer patients versus simulated controls, according to race/ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown whether 5-year overall survival (OS) differs and to what extent between the American Joint Committee on Cancer stage III non-seminoma testicular germ cell tumor (NS-TGCT) patients and simulated age-matched male population-based controls, according to race/ethnicity groups. METHODS: We identified newly diagnosed (2004-2014) stage III NS-TGCT patients within the Surveillance Epidemiology and End Results database 2004-2019. For each case, we simulated an age-matched male control (Monte Carlo simulation), relying on Social Security Administration (SSA) Life Tables with 5 years of follow-up. We compared OS rates between stage III NS-TGCT patients and simulated age-matched male population-based controls, according to race/ethnicity groups (Caucasian, Hispanic, Asian/Pacific Islander and African American). Both, cancer-specific mortality (CSM) and other-cause mortality (OCM) were computed. RESULTS: Of 2054 stage III NS-TGCT patients, 60% were Caucasians versus 33% Hispanics versus 4% Asians/Pacific Islanders versus 3% African Americans. The 5-year OS difference between stage III NS-TGCT patients versus simulated age-matched male population-based controls was highest in Asians/Pacific Islanders (64 vs. 99%, Δ = 35%), followed by African Americans (66 vs. 97%, Δ = 31%), Hispanics (72 vs. 99%, Δ = 27%), and Caucasians (76 vs. 98%, Δ = 22%). The 5-year CSM rate was highest in Asians/Pacific Islanders (32%), followed by African Americans (26%), Hispanics (25%), and Caucasians (20%). The 5-year OCM rate was highest in African Americans (8%), followed by Caucasians (4%), Asians/Pacific Islanders (4%), and Hispanics (2%). CONCLUSION: Relative to SSA Life Tables, the highest 5-year OS disadvantage applied to stage III NS-TGCT Asian/Pacific Islander race/ethnicity group, followed by African American, Hispanic and Caucasian, in that order.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».