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Enregistrement W1974661899 · doi:10.1097/01.mlr.0000083742.29541.bc

Defining the Need for Radiotherapy for Lung Cancer in the General Population

2003· article· en· W1974661899 sur OpenAlexaffabout
Lisa Barbera, Jina Zhang‐Salomons, Jenny Huang, Scott Tyldesley, William J. Mackillop

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerCancer registryConfidence intervalCancerRadiation therapyPopulationEpidemiologySurveillance, Epidemiology, and End ResultsFamily medicineEmergency medicineDemographyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We have previously used an evidence-based, epidemiologic approach to estimate the proportion of incident cases that should be treated with radiotherapy (RT) for lung cancer. The first objective of the present study was to compare this evidence-based estimate of the appropriate rate of use of RT with the rates observed in selected "benchmark" communities where there are no barriers to the appropriate use of RT and no incentives to the unnecessary use of RT. The second objective of the study was to compare the rates of use of RT in the general populations in the United States and Canada with the estimated appropriate rate. METHODS: We established benchmark rates for the use of RT for lung cancer in Ontario, Canada, where: 1) residents make no direct payments for RT; 2) all RT is provided by site-specialized radiation oncologists in multidisciplinary cancer centers, and 3) radiation oncologists receive a salary in lieu of technical fees. Communities located close to cancer centers without long waiting lists for RT were selected to serve as benchmarks. Prospectively gathered electronic treatment records from all RT cancer centers were linked to the provincial cancer registry to describe the rate of use of RT in Ontario. The public use file of Surveillance, Epidemiology and End Results Registries (SEER) was used to describe the use of RT in the United States. RESULTS: Overall, 41.3% (95% confidence interval [CI], 39.9%, 42.7%) of incident cases of lung cancer received RT as part of their initial management in the benchmark communities compared with the evidence-based estimate of 41.6% (95% CI, 39.2%, 44.1%). The rate of use of RT in the initial management of nonsmall cell lung cancer (NSCLC) in the benchmark communities was 49.3% (95% CI, 47.5%, 51.1%) compared with the evidence-based estimate of 45.9% (95% CI, 41.6%, 50.2%). The use of RT in the initial management of small-cell lung cancer (SCLC) in the benchmark communities was 47.0% (95% CI, 43.3%, 50.7%) compared with the evidence-based estimate of 45.4% (95% CI, 42.4%, 48.4%). In many counties of Ontario, the observed rates of RT use in the initial management of lung cancer were significantly lower than either the benchmark rate or the evidence-based estimate of the appropriate rate. In contrast, rates of use of RT in most counties in the SEER regions of the United States were close to, or higher than, the estimated appropriate rate. CONCLUSIONS: The observed benchmark rate converged on the evidence-based estimate of the appropriate rate of use of RT for lung cancer, suggesting that either measure might reasonably be used as a "standard" against which to compare rates observed in similar populations elsewhere.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,398 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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