Management of gastric cancer in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the processes of care for gastric cancer in Ontario and identify areas in which care and possibly survival can be improved. SUMMARY BACKGROUND DATA: Survival in North America is poor for patients with gastric cancer, with stage-matched survival markedly worse than is seen in Asian and European series. Few Western studies have examined processes of care associated with gastric cancer. METHODS: We identified all cases of gastric cancer in Ontario, Canada from April 1, 2000 to March 31, 2005, and describe the demographics of patients, staging of the cancer, treatment, and survival. RESULTS: In this series of 3,666 patients, 81% of cases had a CT scan performed prior to resection and 90% of cases received an upper endoscopy. We found that 55% of patients were treated palliatively and only 1,645 patients underwent a curative-intent resection. Among patients who did not receive a resection over 50% of the cases appeared to have had a diagnostic laparoscopy rather than a laparotomy. Survival was related to the type of resection performed, likely reflecting the extent of disease. Higher institution volume and age were related to improved survival for curative-intent cases. CONCLUSION: In this population-based analysis, we found evidence of under-utilization of pre-operative radiology and endoscopy. Many patients were treated palliatively, reflecting presentation of the cancer at an advanced stage. For curative patients, survival was associated with age, surgical type, and resection in a higher volume institution.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».