Does gynecologic malignancy predict likelihood of a tertiary palliative care unit hospital admission? A comparison of local, provincial and national death rates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine whether the presence of gynecologic malignancies predicts the likelihood of a tertiary palliative care unit hospital admission. METHOD: In this study, patients admitted to a specialized tertiary palliative care unit (TPCU) with gynecologic malignancies were compared to national and provincial death rates to determine if gynecologic malignancy predicts admission, and subsequent death, in a TPCU. RESULTS: Eighty-two gynecologic cancer patients were admitted to our TPCU over the 5- year study period. Out of all cancer deaths in the TPCU, death from ovarian cancer was 3.7% compared with 2.4% (p = 0.0068) of all cancer deaths in Manitoba and 2.3% (p = 0.0043) of all cancer deaths in Canada. Cervical cancer accounted for 1.7% of all our patients deaths compared with 0.7% (p = 0.0001) provincially and 0.6% (p = 0.0001) nationally. Uterine cancer deaths were not significantly different from the provincial and national death rates, whereas vulvar and fallopian cancers were too rare to allow for statistical analysis. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Gynecologic cancers may be predictive of admission to a palliative care unit.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».