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Enregistrement W4411582339 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.15798

Epidemiology of Neuroendocrine Neoplasms in the US

2025· article· en· W4411582339 sur OpenAlexaff
Arvind Dasari, Katrine L. Wallace, Daniel M. Halperin, Jessica Maxwell, Pamela L. Kunz, Simron Singh, Beth Chasen, James C. Yao

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthIpsenAdvanced Accelerator ApplicationsExelixisSanofiAmgen
Mots-clésEpidemiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Neuroendocrine neoplasms (NENs) are increasing in incidence; prevalence and at the same time, practice patterns have also evolved, impacting classification and survival of these malignant neoplasms. However, updated epidemiological data are lacking. Objective: To define the epidemiological and survival trends of patients with NENs in the US. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study used data from the National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) program on NEN cases from 1975 to 2021. Analysis of project data was conducted between August 2023 and August 2024. Main Outcomes and Measures: Annual age-adjusted incidence between 1975 and 2021, limited duration prevalence, and overall survival (OS) rates. Recent trends in survival were evaluated from 2000 to 2021 for the entire cohort as well as specific subgroups including distant stage gastrointestinal neuroendocrine tumors (NETs) and pancreatic NETs. Results: In this analysis of 145 447 NEN cases (mean [SD] age, 61.4 [14.7] years; 76 057 female [52.4%]), the age-adjusted incidence rate increased 5.2-fold from 1975 (1.64 per 100 000 persons; 95% CI, 1.43-1.87 per 100 000 persons) to 2021 (8.52 per 100 000 persons; 95% CI, 8.33-8.70 per 100 000 persons) except for a dip in 2020 likely related to the COVID pandemic. This increase occurred across all sites, stages, and grades but was most marked for localized stage neoplasms (13-fold; 1975: 0.40 per 100 000 persons [95% CI, 0.30-0.52]; 2021: 5.04 per 100 000 persons [95% CI, 4.78-5.30]), well-differentiated neoplasms (53-fold; 1975: 0.04 per 100 000 persons [95% CI, 0.02-0.09]; 2021: 2.30 per 100 000 persons [95% CI, 2.13-2.48]), and neoplasms with the appendix (12-fold; 1975: 0.11 per 100 000 persons [95% CI, 0.09-0.22]; 2021: 1.68 per 100 000 persons [95% CI, 1.39-1.78]) or rectum (12-fold; 1975: 0.11 per 100 000 persons [95% CI, 0.06-0.18]; 2021: 1.32 per 100 000 persons [95% CI, 1.19-1.46]) as primary sites. Since 2000 (SEER 17 registry), the sites with the highest incidence rates included lung (1.49 per 100 000 persons) and gastroenteropancreatic (GEP) NENs (6.1 per 100 000 persons); within GEP NENs, small bowel (1.4 per 100 000 persons) and pancreas (1.3 per 100 000 persons) were the most common sites. The estimated 20-year limited duration prevalence of NENs in the US on January 1, 2021, was 243 896 cases. OS for all NENs improved from the 2000-2006 period to the 2014-2021 period (hazard ratio [HR], 1.42; 95% CI, 1.38-1.45). In addition, other factors associated with survival included age, stage, grade, and primary site of origin. The median OS for all NENs was 11.8 years, and for distant-stage, well-differentiated neuroendocrine tumors it was 6.7 years with 10-year OS ranging from 17 410 patients (15.4%) with rectum as primary site to 17 505 patients (51.7%) with small bowel as primary site. Conclusions and Relevance: Incidence and prevalence of NENs continue to rise driven by increased diagnosis of early stage disease. Survival for NENs has also improved over time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations63
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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