Survey of Patients with Cervical Cancer in Hospital UniversitiSains Malaysia: Survival Data Analysis with Time-Dependent Covariate.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer is the third most common cancer among women in Malaysia. The objective of this study was to estimate the effect of explanatory variables on survival time of cervical cancer patients receiving treatment at a hospital in Malaysia. METHODS: In this retrospective record review study, cervical cancer data obtained from Hospital UniversitiSains Malaysia (HUSM) was analysed. The data comprises of 120 patients who had been diagnosed as cervical cancer between 1(st) July 1995 and 30(th) June 2007, and obtained treatment from the hospital. The outcome variable was survival time (in months) from cervical cancer diagnosis to death. A stratified Weibull model was applied to study the effect of explanatory variable on survival time when there was time-dependent covariate in the model. RESULTS: Stage of disease and metastases were important prognostic variables. However, metastasis had been stratified because this variable did not satisfy the proportional hazard assumption. In without metastasis stratum, patients who were diagnosed at stage III & IV are at 2.30 times the risk of death as those in stage I & II. Meanwhile, in with metastasis stratum, patients in stage III & IV group had 3.53 times the hazard faced by patients in stage I & II. CONCLUSION: The prognosis of cervical cancer patients was dependent upon the stage at diagnosis, after the stratification of the metastasis variable. A poorer prognosis on survival was observed for patients in stage III & IV than those in stage I & II.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».