Relative, Conditional, and Overall Survival and Causes of Death in Patients With Glioblastoma: A Retrospective Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Our goal in this manuscript was to perform a survival analysis and understand the causes of death (CODs) in patients with glioblastoma using the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. Methods: A retrospective cohort study was conducted using version 8.3.9.2 of SEER*Stat software to extract data from the SEER 17 Plus database. Patients with World Health Organization (WHO) grade IV glioblastoma diagnosed between 2000 and 2019 were included to calculate overall survival (OS), relative survival (RS), and conditional survival. R software was used to calculate univariate and multivariate Cox regression models for age, sex, and race to identify their effect on survival. Results: We included 45,071 patients with grade IV glioblastoma according to WHO 2016 classification. The observed 1-year, 3-year, and 5-year survival rates showed a decline to 40.1%, 9.8%, and 5.2%, respectively. Similarly, the relative 1-year, 3-year, and 5-year survival rates were 40.7%, 10.2%, and 5.4%, respectively. The conditional 3-year survival rates improved up to 16.9%, 42.9%, and 60.2% after 1, 3, and 5 years of survival, correspondingly, with females showing better estimates. The most common cancer CODs were the brain and other central nervous system (CNS) cancers. Among non-glioblastoma cancer CODs, breast cancer was the most common cause. Additionally, cardiovascular diseases, cerebrovascular diseases, and septicemia were the most common non-cancer CODs. Conclusion: In this study, patients with glioblastoma showed a sharp decline in OS and RS over time after diagnosis. However, there was a notable improvement in conditional 3-year survival over time. Cardiovascular diseases emerged as the most common non-cancer COD, with lower survival rates in males and advanced age.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».