Misclassification of colorectal cancer stage and area variation in survival
Notice bibliographique
Résumé
We previously investigated the impact of health area of residence on colon and rectal cancer survival by estimating area-specific relative excess risk of death (RER), stratified by stage at diagnosis. The aims of this study were to quantify errors in colorectal cancer stage obtained from an Australian population-based cancer registry and assess the potential impact of errors in stage on these estimates. For a subset of cases, we compared the cancer registry stage with that from a survey of treating surgeons. We then randomly reallocated all cases to a simulated "corrected" stage according to the estimated misclassification probabilities and repeated the analysis of area variation stratified by simulated stage 1,000 times. We found 70% agreement between the Registry and Survey stage. This reallocation of the Registry cases by stage resulted in substantial variation in area-specific RERs across the simulated samples. Area variation in survival for localized colon and localized rectal cancer, which were previously statistically significant when classified using Registry stage, appeared no longer to be so. Misclassification of cancer registry stage can have an important impact on estimates of spatial variation in stage-specific colon and rectal cancer survival. If population-based cancer registry data are to be effectively used in evaluating and improving cancer care, the quality of the stage data may need to be improved.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».