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Enregistrement W2037583987 · doi:10.1002/cncr.25653

A comparison of charlson and elixhauser comorbidity measures to predict colorectal cancer survival using administrative health data

2010· article· en· W2037583987 sur OpenAlexafffund
Jessica Lieffers, Vickie E. Baracos, Marcy Winget, Konrad Fassbender

Notice bibliographique

RevueCancer · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineComorbidityConcordanceCancerInternal medicineStatisticStage (stratigraphy)Poisson regressionWeight lossColorectal cancerBody mass indexObesityPopulationStatisticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer survival is related to features of the primary malignancy and concurrent presence of nonmalignant diseases (comorbidities), including weight-related conditions (obesity, weight loss). The Charlson and Elixhauser methods are 2 well-known methods that take comorbidities into account when explaining survival. They differ in both the number and categorization of comorbidities. METHODS: Cancer, comorbidity, and survival data were acquired from inpatient administrative hospital records in 574 colorectal cancer patients. Robust Poisson regression was used to analyze 2- and 3-year survival according to cancer features and comorbidities classified by the Charlson and Elixhauser methods. Data for weight-related conditions (body mass index, weight loss) and performance status were acquired upon a new patient visit to the regional cancer center. Discrimination was assessed with the concordance (c) statistic. RESULTS: A base model (age, sex, stage) had excellent discrimination (c-statistic, 0.824 [2-year survival] and 0.827 [3-year survival]). The addition of Charlson comorbidities did not outperform the base model (c-statistic, 0.831 [2-year survival] and 0.833 [3-year survival]). Elixhauser comorbidities added higher discrimination compared with the base model, both in stage and overall (c-statistic, 0.852 [2-year survival] and 0.854 [3-year survival]; P < .01). The greatest increase in the c-statistic contributed by the addition of the Elixhauser comorbidities occurred in stage II patients (increased from 0.683 to 0.838). Overall, the Elixhauser comorbidities outperformed the Charlson comorbidities (P < .05). The use of self-reported weight and performance status data significantly increased discrimination by the Elixhauser method in 2-year but not 3-year survival. CONCLUSIONS: The Elixhauser method is a superior comorbidity risk-adjustment model for colorectal cancer survival prediction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,322
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations170
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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