Regional Differences in Stage III Nonseminoma Germ Cell Tumor Patients Across SEER Registries
Notice bibliographique
Résumé
PurposeWe investigated regional differences in patients with stage III non-seminoma germ cell tumor (NSGCT). Specifically, we investigated differences in baseline patient, tumor characteristics and treatment characteristics, as well as cancer-specific mortality (CSM) across different regions of the United States.MethodsUsing the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2004-2018), patient (age, race/ethnicity), tumor (International Germ Cell Cancer Collaborative Group [IGCCCG] prognostic groups) and treatment (systemic therapy and retroperitoneal lymph dissection [RPLND] status) characteristics were tabulated for stage III NSGCT patients, according to 12 SEER registries representing different geographic regions. Multinomial regression models and multivariable Cox regression models testing for cancer-specific mortality (CSM) were used.ResultsIn 3,174 stage III NSGCT patients, registry-specific patient counts ranged from 51 (1.5%) to 1630 (51.3%). Differences across registries existed for age (12-31% for age 40+), race/ethnicity (5-73% for others than non-Hispanic whites), IGCCCG prognostic groups (24-43% vs. 14-24% vs. 3-20%, in respectively poor vs. intermediate vs. good prognosis), systemic therapy (87-96%) and RPLND status (12-35%). After adjustment, clinically meaningful inter-registry differences remained for systemic therapy (84-97%) and RPLND (11-32%). Unadjusted five-year CSM rates ranged from 7.1 to 23.3%. Finally in multivariable analyses addressing CSM, two registries exhibited more favorable outcomes than SEER registry of reference (SEER Registry 12): SEER Registry 4 (Hazard Ratio (HR): 0.36) and SEER Registry 9 (HR: 0.64; both p=0.004).ConclusionWe identified important regional differences in patient, tumor and treatment characteristics, as well as CSM which may be indicative of regional differences in quality of care or expertise in stage III NGSCT management.MicroAbstractOur study analyzed regional variations in patient demographics, tumor prognostics, and treatment outcomes among stage III non-seminoma germ cell tumor patients using the SEER database. It found significant differences in systemic therapy and retroperitoneal lymph dissection rates, as well as cancer-specific mortality across regions, suggesting potential disparities in care quality or expertise.
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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) | 0,000 | 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 ».