Estimating relative survival for cancer: An analysis of bias introduced by outdated life tables.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relative survival analyses of cancer data often incorporate outdated information about expected survival when current information is not readily available. The assumption is that any bias introduced into the estimation of expected survival, and hence, into the estimate of relative survival, will be negligible. However, empirical studies of potential bias have yet to be published. DATA AND METHODS: Data are from the Canadian Cancer Registry with mortality follow-up through record linkage to the Canadian Vital Statistics Death Database. Period method relative survival ratios (RSRs) for 2005-2007 were derived using life tables centred on the 2006 Census of Population to estimate expected survival. The analysis was repeated using life tables from 5 and 10 years earlier. RESULTS: Deriving expected survival from life tables 5 years out of date resulted in increases in RSRs for all cancers. These increases became greater with lengthening survival duration. For example, increases in 1-, 5- and 10-year RSRs were 0.2, 0.8 and 1.7 percentage units, respectively, for all cancers combined. Increases in 5-year survival were highest for prostate (2.0) and bladder cancer (1.6); among males (1.2); and among people aged 75 to 99 at diagnosis (1.9). Differences were approximately double when life tables 10 years out of date were used. INTERPRETATION: The use of historical rather than current expected survival data in calculating RSRs for cancer may lead to consequential overestimation of survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».