Rare histological prostate cancer subtypes: Cancer-specific and other-cause mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess cancer-specific mortality (CSM) and other-cause mortality (OCM) rates in patients with rare histological prostate cancer subtypes. METHODS: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004-2020), we applied smoothed cumulative incidence plots and competing risks regression (CRR) models. RESULTS: Of 827,549 patients, 1510 (0.18%) harbored ductal, 952 (0.12%) neuroendocrine, 462 (0.06%) mucinous, and 95 (0.01%) signet ring cell carcinoma. In the localized stage, five-year CSM vs. OCM rates ranged from 2 vs. 10% in acinar and 3 vs. 8% in mucinous, to 55 vs. 19% in neuroendocrine carcinoma patients. In the locally advanced stage, five-year CSM vs. OCM rates ranged from 5 vs. 6% in acinar, to 14 vs. 16% in ductal, and to 71 vs. 15% in neuroendocrine carcinoma patients. In the metastatic stage, five-year CSM vs. OCM rates ranged from 49 vs. 15% in signet ring cell and 56 vs. 16% in mucinous, to 63 vs. 9% in ductal and 85 vs. 12% in neuroendocrine carcinoma. In multivariable CRR, localized neuroendocrine (HR 3.09), locally advanced neuroendocrine (HR 9.66), locally advanced ductal (HR 2.26), and finally metastatic neuroendocrine carcinoma patients (HR 3.57; all p < 0.001) exhibited higher CSM rates relative to acinar adenocarcinoma patients. CONCLUSIONS: Compared to acinar adenocarcinoma, patients with neuroendocrine carcinoma of all stages and locally advanced ductal carcinoma exhibit higher CSM rates. Conversely, CSM rates of mucinous and signet ring cell adenocarcinoma do not differ from those of acinar adenocarcinoma.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».