Impact of prior malignancies on outcome of colorectal cancer; revisiting clinical trial eligibility criteria
Notice bibliographique
Résumé
Most clinical trials on colorectal cancer (CRC) exclude cases who have history of a prior malignancy. However, no prior research studied this history's actual impact on the survival of CRC. In the paper, we study the effects of having a malignancy preceding CRC diagnosis on its survival outcomes.CRC patients diagnosed during 1973-2008 were reviewed using the SEER 18 database. We calculated overall survival and cancer-specific survival of subsequent CRC, and more specifically stage IV CRC, using Kaplan-Meier test and adjusted Cox models.A total 550,325 CRC patients were reviewed, of whom 31,663 had history of a prior malignancy. The most commonly reported sites of a prior malignancy were: prostate, breast, urinary bladder, lung, and endometrium. Patients with history of a prior non-leukemic malignancy or history of a prior leukemia were found to have worse overall survival (HR = 1.165 95%CI = 1.148-1.183, P < 0.001) and (HR = 1.825 95%CI = 1.691-1.970, P < 0.001), respectively. However, CRC patients with history of a prior non-leukemic malignancy showed an improved colorectal cancer-specific survival (HR = .930 95%CI = .909-.952, P < 0.001). Analysis of stage IV CRC patients showed that patients with history of any non-leukemic malignancy did not have a significant change in overall survival. Whereas, patients with a prior leukemia showed a worse overall survival (HR = 1.535, 95%CI = 1.303-1.809, P < 0.001). When analyzed separately, right CRC and left CRC showed similar survival patterns.A prior malignancy before CRC -in general- can be associated with worse clinical survival outcomes. These worse outcomes are not observed in stage IV CRC. Considering these results when including/excluding stage IV CRC patients with prior malignancies in clinical trials may play help improve their generalizability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».