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Enregistrement W2127087699 · doi:10.5430/jha.v3n4p9

What can population-based physician billing data tell us about the prevalence, costs and disorders associated with different types of cancers based on the 16 years prevalence of cancer diagnosis?

2014· article· en· W2127087699 sur OpenAlexaffvenueabout
Jazmin Lui, Aru Narendran, David Cawthorpe

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of CalgaryQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerProstate cancerColorectal cancerCancer registryOdds ratioCohortBreast cancerPopulationInternal medicineDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Annual rates of cancer diagnosis and costs are reported for specific cancers and age groups over 16 years using health utilization data in addition to the odds ratios for broad International Classification of Disease (ICD) categories of associated disorders. Methods: Using physician assigned ICD diagnosis, annual cancer diagnosis rates of six cancers (colorectal, breast, prostate, lung, mesothelioma, and pancreatic) were measured for the period of 1994-2009 in the Calgary, Alberta catchment area. As well, the patient cohort diagnosed with any neoplasm (n = 261,896) was analyzed by year for three age groups: youth (< 25 years), adult (26 years – 69 years), and geriatric (≥ 70 years). Total direct cancer diagnosis costs and associated disorders costs were calculated by year and mean total costs compared by type of cancer. Odds ratio were calculated for each broad category of ICD diagnosis given the presence or absence of specified cancer types. Results: Annual rates of diagnosis increased for all six cancers and all three age groups. All six cancers showed their annual rates of diagnosis to be at least 2.1 times greater in 2009 compared to 1994. Colorectal cancer maintained the highest annual cancer rate of diagnosis, the geriatric group had the highest annual rates of cancer diagnosis out of the three age groups, and the youth group annual rates of cancer diagnosis increased by a factor of 2.6. Breast cancer had the highest associated per patient costs whereas prostate cancer had the lowest. In addition to other neoplasms, odds ratios indicated that most cancer types were associated with disorders of the blood and blood producing organs. Conclusion: Prevalence has been steadily increasing in the Calgary, AB catchment over the study period. Trends in annual rates of diagnosis have implications for future burden on healthcare systems and provide a basis for comparison of local rates and expenditures with other healthcare principalities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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