Cancer Survival and Excess Mortality Estimates among Adolescents and Young Adults in Western Australia, 1982–2004: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data are limited on cancer outcomes in adolescents and young adults. METHODS: Based on data from the Western Australian Data Linkage System, this study modelled survival and excess mortality in all adolescents and young adults aged 15-39 years in Western Australia who had a diagnosis of cancer in the period 1982-2004. Relative survival and excess all-cause mortality for all cancers combined and for principal tumour subgroups were estimated, using the Ederer II method and generalised linear Poisson modelling, respectively. RESULTS: A cancer diagnosis in adolescents and young adults conferred substantial survival decrement. However, overall outcomes improved over calendar period (excess mortality hazard ratio [HR], latest versus earliest diagnostic period: 0.52, trend p<0.0001). Case fatality varied according to age group (HR, oldest versus youngest: 1.38, trend p<0.0001), sex (HR, female versus male: 0.66, 95% confidence interval [CI] 0.62-0.71), ethnicity (HR, Aboriginal versus others: 1.47, CI 1.23-1.76), geographical area (HR, rural/remote versus urban: 1.13, CI 1.04-1.23) and residential socioeconomic status (HR, lowest versus highest quartile: 1.14, trend p<0.05). Tumour subgroups differed substantially in frequency according to age group and sex, and were critical outcome determinants. CONCLUSIONS: Marked progressive calendar-time improvement in overall outcomes was evident. Further research is required to disentangle the contributions of tumour biology and health service factors to outcome disparities between ethno-demographic, geographic and socioeconomic subgroups of adolescents and young adults with cancer.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».