Treatment Patterns of Pancreatic Neuroendocrine Tumor (pNET) Patients at Two Canadian Cancer Centres
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic neuroendocrine tumors (pNETs) are rare but increasingly prevalent malignancies with varied prognoses and a diverse range of treatment options, including surgery, somatostatin analogues (SSAs), chemotherapy, targeted therapy, and peptide receptor radionuclide therapy (PRRT). This retrospective cohort study analyzed treatment patterns among 189 pNET patients treated between January 2010 and June 2021 at two Canadian cancer centres: the Verspeeten Family Cancer Centre (VFCC), which offers PRRT, and the Ottawa Hospital Cancer Centre (TOHCC), which does not at the time of the study. Data on demographics, tumor characteristics, and treatment modalities were collected, and statistical analyses were conducted using chi-square, Fisher's exact test, and the Kruskal-Wallis test. Among eligible patients, 53% presented with stage IV disease. Surgical resection was the most common treatment, followed by SSAs, chemotherapy, PRRT, and targeted therapy. Stage IV patients at VFCC were significantly more likely to receive PRRT (60%) compared to TOHCC (6%) and underwent more PRRT cycles, with a higher prevalence of well-differentiated tumors observed at VFCC. With these differences it was clear that the non-PRRT centre was unable to provide patients with the same level of PRRT access during the study period compared to patients seen at the PRRT site. The findings underscore the critical role of PRRT availability in influencing treatment patterns and highlight the need for equitable access to specialized therapies across Canada to optimize outcomes for pNET patients.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».