Does geography influence the treatment and outcomes of colorectal cancer? A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian province of Manitoba covers a large geographical area but only has one major urban center, Winnipeg. We sought to determine if regional differences existed in the quality of colorectal cancer care in a publicly funded health care system. METHODS: This was a population-based historical cohort analysis of the treatment and outcomes of Manitobans diagnosed with colorectal cancer between 2004 and 2006. Administrative databases were utilized to assess quality of care using published quality indicators. RESULTS: A total of 2,086 patients were diagnosed with stage I to IV colorectal cancer and 42.2% lived outside of Winnipeg. Patients from North Manitoba had a lower odds of undergoing major surgery after controlling for other confounders (odds ratio (OR): 0.48, 95% confidence interval (CI): 0.26 to 0.90). No geographic differences existed in the quality measures of 30-day operative mortality, consultations with oncologists, surveillance colonoscopy, and 5-year survival. However, there was a trend towards lower survival in North Manitoba. CONCLUSION: We found minimal differences by geography. However, overall compliance with quality measures is low and there are concerning trends in North Manitoba. This study is one of the few to evaluate population-based benchmarks for colorectal cancer therapy in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».