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Enregistrement W2167285064 · doi:10.1111/j.1365-2036.2004.02215.x

Outcomes in elderly patients following surgery for colorectal cancer in the veterans affairs health care system

2004· article· en· W2167285064 sur OpenAlexaff
Linda Rabeneck, Jessica A. Davila, Michael D. Thompson, Hashem B. El‐Serag

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineColorectal cancerVeterans AffairsCancerProportional hazards modelCohortSurgeryCohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To compare 30-day and 5-year mortality in elderly vs. younger patients following surgical resection for colorectal cancer. METHODS: A cohort study of patients admitted to VA hospitals with a new diagnosis of colorectal cancer who underwent surgical resection between October 1990 and September 2000. Cumulative survival rates (30-day and 5-year) were calculated from Kaplan-Meier estimates and adjusted risks of death were estimated using Cox proportional hazards models. RESULTS: We identified 34,888 individuals with a new diagnosis of colorectal cancer between October 1990 and September 2000, of whom 22 633 (65%) underwent surgical resection. The 30-day mortality following resection for rectal and colon cancer, respectively, for patients <65 years was 2.1 and 2.8% compared with 4.9 and 5.6% for those > or =65 years. The 5-year cumulative survival for rectal and colon cancer for patients <65 years was 54.0 and 57.6% compared with 44.5 and 46.6% for those > or =65 years. In patients > or =65 years with rectal or colon cancer, after adjustment, 30-day mortality was 2 times greater and 5-year mortality was 1 times greater than in younger patients. CONCLUSIONS: Older age is an independent predictor of increased short-term and long-term mortality following surgery in patients with rectal and colon cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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