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Enregistrement W4413119614 · doi:10.3390/curroncol32080447

A Population-Based Study of Sex Differences in Cardiovascular Disease Mortality Among Adults with Ocular Cancer in the United States, 2000–2021

2025· article· en· W4413119614 sur OpenAlexvenueno aff
Duke Appiah, Abdulkader Almosa, Noah De La Cruz, Obadeh Shabaneh

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Department of State Health ServicesU.S. Department of State
Mots-clésMedicineHazard ratioEpidemiologyPopulationDiseaseConfidence intervalCancerDemographyYoung adultCause of deathInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the manifestation of cardiovascular diseases (CVD) among individuals with ocular cancer (OC), a population for whom reports on sex-based differences in survival remain inconsistent. We evaluated the occurrence of CVD mortality after the diagnosis of OC in the United States. We used data from 11,460 adults diagnosed with OC from 2000 to 2021 who were ≥18 years and were enrolled in the Surveillance, Epidemiology, and End Results program. We used competing risk models to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI). About 55% of adults were male, with uveal melanoma being the most common OC (72.1%). During a median follow-up of 5.4 years, 4561 deaths occurred, with 15% attributable to CVD. In models adjusted for sociodemographic and clinico-pathophysiological factors, male adults had elevated risk for CVD mortality (HR: 1.54, 95%CI: 1.31-1.81). The sex difference in CVD mortality was more prominent for adults diagnosed with OC before 65 years of age (HR: 2.15; 95%CI: 1.48-3.11). These associations remained largely unchanged in propensity score analysis. In this study of adults with OC, CVD deaths were higher among young and middle-aged males. Implementation of optimal cardiovascular health interventions after diagnosis of OC, especially among men, holds promise in enhancing survival in this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,325 · 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'admission1
Résumé présentoui

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