A comparison of surgical and radiotherapy breast cancer therapy utilization in Canada (British Columbia), Scotland (Dundee), and Australia (Western Australia) with models of “optimal” therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different jurisdictions report different breast cancer treatment rates. Evidence-based utilization models may be specific to derived populations. We compared predicted optimal with actual radiotherapy utilization in British Columbia, Canada; Dundee, Scotland; and Perth, Western Australia. DESIGN: Data were analyzed for differences in demography, tumor, and treatment. Epidemiological data were fitted to published Australian optimal radiotherapy utilization trees and region-specific optimal treatment rates were calculated. Optimal and actual surgery/radiotherapy rates from 2 population-based and 1 institution-based registries were compared for patients diagnosed with breast cancer between 2000 and 2004, and 2002 for British Columbia. RESULTS: Mastectomy rates differed between British Columbia (40%), Western Australia (44%), and Dundee (47%, p<0.01). Radiotherapy rates differed between British Columbia (60%), Western Australia (52%), and Dundee (49%, p<0.01). Actual radiotherapy utilization rates were lower than optimal estimates. Region-specific optimal utilization rates at diagnosis varied from 57% to 71% for radiotherapy and 62% to 64% when taking into account patient preference. Variation was attributed to local differences in demography and tumor stage. CONCLUSIONS: Actual treatment rates varied, and were associated with patterns of care and guideline differences. Actual radiotherapy rates were lower than optimal rates. Differences between optimal and actual utilization may be due to access shortfalls, and patient preference.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».