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Enregistrement W4417201242 · doi:10.1158/1557-3265.earlyonsetca25-b021

Abstract B021: Survival differences between early onset (< 50 years) and average onset (≥ 50 years) colorectal cancer among African Americans in metropolitan Detroit

2025· article· en· W4417201242 sur OpenAlexaboutno aff
Grace J. Lee, Siddhi Patil, Kristen S. Purrington, Mei‐Chin Hsieh, Julie J. Ruterbusch, Angela S. Wenzlaff, Stephanie S. Pandolfi, Ann G. Schwartz, Elena M. Stoffel, Laura S. Rozek

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerEpidemiologyProportional hazards modelCancerMetropolitan areaSurvival analysisSurveillance, Epidemiology, and End Results

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We assessed the differences in overall survival (OS) by age at colorectal cancer (CRC) diagnosis among African Americans (AA) in Metropolitan Detroit. These data were collected as a part of the Detroit Research on Cancer Survivors (ROCS) and the Disparities and Cancer Epidemiology (DANCE) studies. We analyzed data from 491 AA participants newly diagnosed with invasive CRC from 2013 to 2021 within the Metropolitan Detroit Cancer Surveillance System catchment area. Participants (n = 491) completed written, online, or interviewer-assisted surveys and were categorized as early onset (EO: <50 years, n = 64) and average onset (AO: ≥ 50 years, n = 427) based on age at CRC diagnosis. Demographic, clinical, pathological, dietary, physical activity, smoking and alcohol variables at time of enrollment were assessed among the two subgroups. Kaplan-Meier survival analysis was performed to produce crude and site- and stage-stratified survival curves. Cox proportional hazards models were used to model survival outcomes among early versus average onset AA CRC participants adjusting for insurance type, primary site, and SEER stage (local, regional, distant). The average age of onset was 43.6 (range 28 – 49) and 63.7 (range 50 - 84) for EO and AO cases respectively. EO cases were more likely to be diagnosed at distant stages (25.4% vs 15.6%, p<0.02) and less likely to be diagnosed with a right-sided tumor (35.9% vs 46.8%, p>0.05) although this did not reach statistical significance. EO cases were also more likely to have private insurance (46.9% vs 23.2%, p<0.0001) and report never smoking (73.4% vs 49.4%, p<0.002). EO CRC cases had higher mortality overall (HR = 1.32, 95% CI 0.82 – 2.12). While no mortality differences were detected by age for local stage CRC, mortality was higher for EO cancers for both regional (HR = 1.99, 95% CI 1.28 – 3.08) and distant (HR = 10.18, 95% CI 6.50 – 15.93) stage CRC after adjustment for site and insurance. Within-stage differences in mortality between EO and AO cases may be indicating more aggressive disease or differences in treatment in AA EO compared to AO CRC patients. Our ongoing analyses address tumor phenotypes and other factors that may be associated with more aggressive disease. Citation Format: Grace J. Lee, Siddhi Patil, Kristen S. Purrington, Mei-Chin Hsieh, Julie Ruterbusch, Angela S. Wenzlaff, Stephanie Pandolfi, Ann Schwartz, Elena Stoffel, Laura Rozek. Survival differences between early onset (< 50 years) and average onset (≥ 50 years) colorectal cancer among African Americans in metropolitan Detroit [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr B021.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,335 · 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
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