Differences between referred and nonreferred patients in cancer research
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, provincial cancer registries have been established to provide rigorous population-based data for patients with colorectal cancer. Databases maintained by regional cancer agencies contain a broader scope of information and have been used as a surrogate source of information for colorectal cancer research. It is unclear whether these data can be reliably extrapolated to all patients affected by colorectal cancer. We sought to determine whether patients included in a referral-based database are systematically different from patients who are not included. Methods: We conducted a retrospective cohort study to compare patients referred to the British Columbia Cancer Agency with those who were not referred. Comparison was based on age, sex and geographic location. We used univariate and logistic regression analysis to identify significant differences between the cohorts. Results: Univariate analysis demonstrated that the referral and nonreferral cohorts differed in sex, age and geographic location. For patients with rectal cancer, the referral and nonreferral cohorts varied in age and geographic location. Multivariate analysis demonstrated significant differences in age and geographic location but not sex for patients with colon and rectal cancer. Conclusion: Patients included in the referral database differed in age and geographic location from those included only in the provincial database. Studies using large data sets from referral centres must be interpreted with caution and may not be representative of the entire patient population. Background: Au Canada, on a établi des registres provinciaux en oncologie pour générer des données représentatives rigoureuses au sujet des patients atteints de cancer colorectal. Les bases de données maintenues par les agences régionales du cancer contiennent un éventail plus large de renseignements et ont servi de source de données de substitution pour la recherche sur le cancer colorectal. Or, on ignore s’il est possible d’extrapoler ces données de manière fiable à tous les patients atteints de cancer colorectal. Nous avons voulu déterminer si les patients inclus dans une base de données de référence sont systématiquement différents des patients qui n’y figurent pas.
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 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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».