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Enregistrement W4410803978 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.3606

Analysis of early onset colorectal cancer: Implications for research and clinical practice.

2025· article· en· W4410803978 sur OpenAlexaffabout
Heather Halperin, Dylan E. O’Sullivan, Richard M. Lee‐Ying

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerClinical PracticeCancerOncologyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3606 Background: Young onset colorectal cancer(YOCRC), diagnosed < 50 years old, presents distinct challenges, including life transitions, and psychosocial needs. In Alberta, Canada an Adolescent and Young Adult(AYA) program was introduced at our tertiary cancer centres to address these unique needs through tailored resources and services. This study aimed to explore the YOCRC patients' adjuvant care experiences and describe resource utilization prior to and after the AYA program was established. Methods: A retrospective review of YOCRC patients diagnosed with StageIII disease from 2012-2022 and referred to Cancer Care Alberta for adjuvant therapy was performed. This study evaluated the adjuvant care experiences of YOCRC patients, focusing on demographics, tumor characteristics, toxicity, and psychosocial visits. Incidence rates over time was assessed using Joinpoint regression. The Edmonton Symptom Assessment System(ESAS) scores collected during treatment visits were used to characterize symptomatic concerns. Analysis included descriptive statistics and multivariate regression analysis. Results: Among 576 patients, the mean age at diagnosis was 42.9 years. There was a positive trend in incidence of diagnoses per year(p < 0.0001), with an increase in diagnosis of 3.96%(CI 1.30-7.13) per year in patients aged 40-49. Patients with stages IIIB disease were older at time of diagnosis compared to stage IIIC(p = 0.025). Higher stages had poorer outcomes with stage IIIA, IIIB and IIIC(p < 0.001), however median survival was not reached for any stages due to a low death rate. Patients reported psychological related symptoms(well-being, sleep problems and tiredness) more commonly than physical symptoms. Psychosocial visits increased after AYA program initiation with annual rates rising from 7.8 visits/year(pre-AYA program implementation) to 24 visits/year(post-AYA implementation). Further, patients who attended psychosocial visits were more likely to be younger(p < 0.001) and had higher overall mortality(p < 0.001). Of patients with an ESAS of ≥4, patients who were 40-49 were more likely to attend psychosocial service appointments than those aged 20-39, odds ratio of 3.23(95% CI: 1.28-8.78). There was no difference comparing patients attending psychosocial visits or higher ESAS score with sex or stage. Conclusions: Stage III YOCRC patients are increasing in Alberta. An AYA program can improve resource utilization, psychosocial support, and enhance visit frequency for this population with unique needs. Greater prominence of psychological symptoms on ESAS highlight areas that could benefit from focused resources for this population. Demographics of stage III YOCRC patients. Demographics n=576 Sex Male 320 Female 256 Site Colon 291 Rectum 245 Rectosigmoid 40 Stage (AJCC 7) IIIA 52 IIIB 348 IIIC 171 IIINOS 3 Incidence Year 2012 46 2013 40 2014 41 2015 55 2016 43 2017 50 2018 50 2019 61 2020 52

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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