Multistate models for comparing trends in hospitalizations among young adult survivors of colorectal cancer and matched controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past years, the incidence of colorectal cancer has been increasing among young adults. A large percentage of these patients live at least 5 years after diagnosis, but it is unknown whether their rate of hospitalizations after this 5-year mark is comparable to the general population. METHODS: This is a population-based cohort consisting of 917 young adult survivors diagnosed with colorectal cancer in Ontario from 1992-1999 and 4585 matched cancer-free controls. A multistate model is presented to reflect and compare trends in the hospitalization process among survivors and their matched controls. RESULTS: Analyses under a multistate model indicate that the risk of a subsequent hospital admission increases as the number of prior hospitalizations increases. Among patients who are yet to experience a hospitalization, the rate of admission is 3.47 times higher for YAS than controls (95% CI (2.79, 4.31)). However, among patients that have experienced one and two hospitalizations, the relative rate of a subsequent admission decreases to 3.03 (95% CI (2.01, 4.56)) and 1.90 (95% CI (1.19, 3.03)), respectively. CONCLUSIONS: Young adult survivors of colorectal cancer have an increased risk of experiencing hospitalizations compared to cancer-free controls. However this relative risk decreases as the number of prior hospitalizations increases. The multistate approach is able to use information on the timing of hospitalizations and answer questions that standard Poisson and Negative Binomial models are unable to address.
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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 | 0,038 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».