Non-Caucasian Race/Ethnicity Predisposes to Unfavorable Stage and Grade at Upper Tract Urothelial Carcinoma Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To test whether race/ethnicity affects stage or grade distribution at upper tract urothelial carcinoma (UTUC) diagnosis. Methods Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database 2004–2020, UTUC patients were identified. Multivariable logistic regression models tested for the association between race/ethnicity and stage as well as grade at diagnosis according to renal pelvis vs. ureteral origin. Stage at presentation was defined as (i) metastatic stage (T any N any M 1 ) and (ii) advanced stage (locoregional or metastatic (T 3-4 N 0-2 M 0-1 )). Results Of 14,384 UTUC patients, 8926 (62%) were renal pelvis. Of renal pelvis UTUC patients, 7064 (79%) were Caucasian, 797 (9%) Hispanic, 623 (7%) Asian Pacific Islander (API), and 442 (5%) African American (AA). Relative to Caucasians, API (odd ratio (OR) 1.85, 95% confidence interval (CI) 1.44–2.37, p < 0.001) and AA (OR 1.37, 95% CI 1.02–1.83, p = 0.03) patients more frequently harbored metastatic stage. APIs also more frequently harbored advanced (OR 1.33, 95% CI 1.11–1.60, p = 0.002) stage and high (OR 1.33, 95% CI 1.07–1.67, p = 0.01) grade. Of 5458 (38%) ureteral UTUC patients, 4360 (80%) were Caucasian, 362 (7%) Hispanic, 509 (9%) API, and 227 (4%) AA. Relative to Caucasians, Hispanic (OR 1.45, 95% CI 1.01–2.05, p = 0.03) patients more frequently harbored metastatic stage. APIs also more frequently harbored advanced stage (OR 1.22, 95% CI 1.02–1.47, p = 0.03) and high (OR 1.94, 95% CI 1.49–2.55, p < 0.001) grade. Conclusions Race/ethnicity other than Caucasian, such as API and Hispanic, may predispose to higher odds of metastatic (T any N any M 1 ) or advanced (T 3-4 N 0-2 M 0-1 ) stages as well as to higher grade at initial diagnosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».