A magyar daganatos betegek túlélési esélye a Nemzeti Rákregiszter adatai alapján
Notice bibliographique
Résumé
The Hungarian National Cancer Registry (HNCR) was launched in August, 1999 by the National Cancer Institute. The main goal of HNCR is to determine the prevalence of different types of malignant cancers. A new method, period analysis was invented to determine survival chances of patients with malignant tumor. Based on period analysis we developed a new method by approximating survivals of Hungarian cancer patients with the help of Gompertz distribution. Our survival analysis was based on HNCR data of patients with cancer recognized between January 1, 2002 and December 31, 2005. These data are far enough from the time when HNCR started, thus they do not contain the initial errors, but also far enough from the present so their correction could be considered completed. In case of 21 malignant tumor locations for males and 23 ones for females we determined the parameters of the Gompertz distribution and based on the estimated parameters we estimated the expected survival probabilities for each specific tumor type and gender. In this study we have not used the TNM-based clinical stage or any other data of the patients contained by HNCR. Using the Gompertz model, the complete recovery of a cancer patient is always possible and the probability of recovery has a reliable estimate based on a short follow-up period only. We compared our results with five-year survival data of Canada, Italy, Norway and Finland and we did not find substantial differences. For both men and women, considering any specific location, the differences in survival among countries are much smaller than the difference between locations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 ».