Reducing DCO registrations through electronic matching of cancer registry data and routine hospital data
Notice bibliographique
Résumé
The Thames Cancer Registry (TCR) has registered a high proportion of tumours from death certificate information only (DCO) registrations. This paper describes the results of a study set up to establish whether this proportion could be reduced by linking cancer registrations with routine hospital data from the Hospital Episodes Statistics (HES) data set using computerized matching. A total of 67752 registrations were identified from the TCR. Matches were found in the HES data set for 66%. The proportion of cases retrieved for each tumour site was: 72% for colorectal cancer; 62% for cancer of the lung, trachea or bronchus; and 65% for female breast cancer. For all three tumour sites the proportion of matches found for patients registered from hospital case notes was higher than the proportion found for patients registered as DCOs (P < 0.0001 for all three tumour sites). Among matched DCO cases, 58% had at least one procedure recorded. DCO rates might be reduced by as much as 43% (from 17% of total registrations to less than 10%) for the three most common cancers if the method of electronic matching outlined here was used. Younger age groups, prognosis of tumour site and residence in North Thames region were all positively associated with successful matching (P < 0.0001 in all three cases). Many matched DCO cases were found to have had more than one admission for cancer. Among ordinary in-patient admissions, admissions to patients ratios of 1.5, 1.4 and 1.9 were found for colorectal, lung and breast cancers respectively. Of 5190 matched DCOs a procedure was recorded for 3013 (58%). HES data offer a useful aid to follow-up of case notes on patients identified to the registry by death certificates. Doubts about the completeness and accuracy of HES data mean case notes must remain the 'gold standard'.
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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 | 0,042 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».