Gender disparities on overall survival rates in HPV-associated head and neck cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of HPV-associated head and neck cancers, especially in the oropharyngeal region, is rising sharply, raising substantial clinical and public health concerns. These cancers are distinct from those caused by other etiologies such as tobacco and alcohol due to the unique prognosis of HPV-positive cases. Despite their generally better prognosis, there is significant uncertainty regarding the variation in survival outcomes between genders. This study aims to closely examine and understand gender differences in survival rates among patients with HPV-associated head and neck cancers, exploring potential disparities to inform treatment strategies and improve patient outcomes. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted using data from 13 studies involving 203,346 HNC patients. The studies were sourced from PubMed, Embase, and Web of Science, covering research until May 2024. The analysis involved calculating pooled hazard ratios (HRs) for survival, assessing heterogeneity and publication bias using the I² statistic, funnel plots, and Egger’s test. Results: The findings showed a slight, non-significant survival advantage for females in HPV-positive HNCs (HR 0.952). In HPV-negative HNCs, there was also no significant gender difference in survival (HR 1.053). The study noted high heterogeneity and significant publication bias. Conclusions: No significant gender disparities in survival for HPV-positive or HPV-negative HNCs, suggesting the need for personalized care strategies beyond gender considerations.
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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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».