Racial/ethnic disparities in the distribution and effect of type and number of high-risk criteria on mortality in prostate cancer patients treated with radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess differences in the distribution of type and number of D'Amico high-risk criteria (DHRCs) according to race/ethnicity (R/E) and their effect on cancer-specific mortality (CSM) in prostate cancer (PCa) patients treated with external beam radiotherapy (RT).Methods In the SEER database (2004–2016), we identified 31,002 PCa patients treated with RT with at least one DHRCs, namely PSA >20 ng/dL, biopsy Gleason Grade Group 4–5, and clinical T stage ≥T2c. Competing risks regression (CRR) model tested the association between DHRCs and 5-year CSM in all R/E subgroups.Results Of 31,002 patients, 20,894 (67%) were Caucasian, 5256 (17%) were African American, 2868 (9.3%) were Hispanic-Latino, and 1984 (6.4%) were Asian. The distributions of individual DHRCs and combinations of two DHRCs differed according to R/E, but not for the combination of three DHRCs. The effect related to the presence of a single DHRC, and combinations of two or three DHRCs on absolute CSM rates was lowest in Asians (1.2–6.8%), followed by in African Americans (2.3–12.2%) and Caucasians (2.3–12.1%), and highest in Hispanic/Latinos (1.7–13.8%). However, the opposite effect was observed in CRR, where hazard ratios were highest in Asians vs. other R/Es: Asians 1.00–2.59 vs. others 0.5–1.83 for one DHRC, Asians 3.4–4.75 vs. others 0.66–3.66 for two DHRCs, and Asians 7.22 vs. others 3.03–4.99 for all three DHRCs.Conclusions: R/E affects the proportions of DHRCs. Moreover, within the four examined R/E groups, the effect of DHRCs on absolute and relative CSM metrics also differed. Therefore, R/E-specific considerations may be warranted in high-risk PCa patients treated with RT.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».