Childhood cancer registries in Ontario, Canada: Lessons learned from a comparison of two registries
Notice bibliographique
Résumé
Two childhood cancer registries exist in Ontario. One (POGO) accrues by active registration by pediatric cancer centers, utilizing a histologically based classification system. The other accrues by passive linkage within a larger adult oriented cancer registry (OCR) using a topographically based classification. A reportedly high incidence of childhood cancer based on the latter registry prompted a comparison of the content of the two registries over a 2-year period with the hypothesis that there would be systematic accrual errors. All registrations in both registries for the specified period were reviewed systematically and validated by pathology reports. A small number (2.6%) of registrations in the passive registry were not incident cases, while 2 particular pathologic diagnoses were included in the histologically based registry and not the topographically based registry. These were low grade gliomas and Langerhans cell histiocytosis (LCH). The validated annual incident rate (15.6 per 100000 children 0-14 years of age, excluding LCH) is slightly higher than that reported in other industrialized countries. Ninety-six percent of children aged 0-14 were treated in pediatric oncology centers, while only 46% of adolescents aged 15-17 were treated in such centers. Of the remaining adolescents, more than one-third had lymphomas. This maldistribution of care provided for the young adolescent population may compromise their survival prospects. The results of this study should prompt revision of health care policy and patterns of service delivery.
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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 | 0,035 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».