Assessment of Five-Year Relative Survival of Patients With Endometrial Cancer: A Period Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Endometrial cancer is one of the most common female cancers globally and in China. Although timely assessment of 5-year relative survival is crucial for guiding secondary prevention and early screening programs for endometrial cancer patients, those kinds of data are scarce in China. We aimed to provide a timely and accurate assessment of 5-year relative survival for patients with endometrial cancer from eastern China. Methods: Overall, 945 patients diagnosed with endometrial cancer during 2004 - 2018 from four cancer registries with high-quality data from Taizhou, eastern China were included. Period analysis was used to calculate 5-year relative survival for overall and the stratification by age at diagnosis and region. Model-based period analysis was used to predict the 5-year relative survival for the upcoming period of 2019 - 2023. Results: We found that 5-year relative survival during 2014 - 2018 reached 86.4% for overall, while urban areas had higher survival compared to rural areas (91.3% vs. 85.3%). Furthermore, there was a clear age gradient, decreasing from 89.3% for age < 55 years to 80.5% for age > 74 years. Predicted 5-year relative survival for the upcoming period 2019 - 2023 could reach 88.4%. Conclusions: We provide, a timely and accurate assessment of 5-year relative survival for patients with endometrial cancer from Taizhou, eastern China, reaching 86.4% for overall. Our finding has important implications for the overall evaluation of early detection and screening programs for patients with endometrial cancer in eastern China.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».