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Enregistrement W2110376773 · doi:10.3747/co.20.1178

Factors Associated with Referral to Medical Oncology and Subsequent Use of Adjuvant Chemotherapy for Non-Small-Cell Lung Cancer: A Population-Based Study

2013· article· en· W2110376773 sur OpenAlexafffundvenueabout
Janarthanan Kankesan, Frances A. Shepherd, Yingwei Peng, Gail Darling, G. Li, Weidong Kong, W.J. Mackillop, Chris Booth

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineInternal medicineReferralLung cancerComorbidityCancer registryPopulationOdds ratioCancerStage (stratigraphy)Medical recordOncologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adjuvant chemotherapy (act) for non-small-cell lung cancer (nsclc) is associated with improved survival in the general population, but may be underutilized. We explored the factors associated with referral to medical oncology and subsequent use of act among all patients with resected nsclc in Ontario, Canada. METHODS: The Ontario Cancer Registry was used to identify all incident cases of nsclc diagnosed in Ontario during 2004-2006. We linked electronic records of treatment and of physician billing to identify surgery, act, and medical oncology consultation. A multivariate logistic regression model was used to evaluate factors associated with referral to medical oncology and subsequent use of act. RESULTS: Among 3354 cases of nsclc resected in Ontario during 2004-2006, 1830 (55%) were seen postoperatively by medical oncology, and 1032 (31%) were treated with act. Patients more than 70 years of age were less likely than younger patients to have a consultation [odds ratio (or): 0.4; p < 0.001]. A higher proportion of cases with stage ii or iii nsclc than with stage i disease were referred (ors: 2.7, 2.0 respectively; p < 0.005). We observed substantial geographic variation in the proportion of surgical cases referred (range: 32%-88%) that was not explained by differences in case mix. Among cases referred to medical oncology, older patients (age 60-69 years, or: 0.4; age 70+ years, or: 0.1; p < 0.001) with greater comorbidity (Charlson comorbidity index: 3+; or: 0.5; p < 0.05) and a longer postoperative stay (median length of stay: 7+ days; or: 0.7; p = 0.001) were less likely to receive act. Use of act was greater in patients with stage ii or iii than with stage i disease (ors: 3.0, 2.7 respectively; p < 0.001); use also varied with geographic location (range: 46%-63%). CONCLUSIONS: The initial decision to refer to medical oncology is associated with age and stage of disease, and those factors have an even greater effect on the decision to offer act. Comorbidity and postoperative length of stay were not associated with initial referral, but were associated with use of act in patients seen by medical oncology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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