A comparison of the stages at which cancer is diagnosed in physicians and in the general population in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous investigations have reported that physicians tend to neglect their own health care; however, they may also use their professional knowledge and networks to engage in healthier lifestyles or seek prompt health services. We sought to determine whether the stage at which cancer is diagnosed differs between physicians and nonphysicians. METHODS: We conducted a nationwide matched cohort study over a period of 14 years in Taiwan. We accessed data from two national databases: the National Health Insurance Research Database and the Taiwan Cancer Registry File. We collected data on all patients with the 6 most common cancers in Taiwan (hepatoma, lung, colorectal, oral, female breast and cervical cancer) from 1999 to 2012. We excluded patients less than 25 years of age, as well as those with a history of organ transplantation, cancer or AIDS. We used propensity score matching for age, sex, residence and income to select members for the control (nonphysicians) and experimental (physicians) groups at a 5:1 ratio. We used χ(2) tests to analyze the distribution of incident cancer stages among physicians and nonphysicians. We compared these associations using multinomial logistic regression. We performed sensitivity analyses for subgroups of doctors and cancers. RESULTS: We identified 274,003 patients with cancer, 542 of whom were physicians. After propensity score matching, we assigned 536 physicians to the experimental group and 2680 nonphysicians to the control group. We found no significant differences in cancer stage distributions between physicians and controls. Multinomial logistic regression and sensitivity analyses showed similar cancer stages in most scenarios; however, physicians had 2.64-fold higher risk of having stage IV cancer at diagnosis in cases of female breast and cervical cancer. INTERPRETATION: In this cohort of physicians in Taiwan, cancer was not diagnosed at earlier stages than in nonphysicians, with the exception of stage IV cancer of the cervix and female breast.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».