Does Ovarian Cancer Treatment and Survival Differ by the Specialty Providing Chemotherapy?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Chemotherapy for ovarian cancer is usually administered by medical oncologists (MOs) or gynecologic oncologists (GOs). GOs perform a broad spectrum of surgical and medical activities while managing a limited number of diseases; MOs specialize in the administration of chemotherapy but manage a broad array of diseases. We asked whether survival, treatment, and toxicity differed according to the type of specialist providing the chemotherapy after surgery. PATIENTS AND METHODS: Using Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)--Medicare data for patients 65 years old from 1991 through 2001 from eight SEER sites, we identified 344 patients with ovarian cancer who were treated with chemotherapy by a GO after surgery. Using optimal matching and propensity scores based on 36 characteristics, we matched these patients to 344 similar patients who were operated on and staged by the same type of surgeon but who received chemotherapy from an MO. RESULTS: MOs administered chemotherapy over more weeks than did the GOs (16.5 v 12.1 weeks, respectively; P < .0023), and MO patients had substantially more weeks that included chemotherapy-associated adverse events than GO patients (16.2 v 8.9 weeks, respectively; P < .0001). However, there was no difference in 5-year survival rate between the GO and MO groups (35% v 34%, respectively; P = .45). CONCLUSION: GO- and MO-treated patients who were closely matched on prognostic characteristics experienced very different rates of chemotherapy-associated adverse events and very different chemotherapy treatment styles by specialty type; however, their survival was virtually identical.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».