The use of PET scans in the management of non-small cell lung cancer patients relative to evidence-based indications across Canada.
Notice bibliographique
Résumé
104 Background: PET scans are playing an increasingly important role in the management of cancer patients, particularly those diagnosed with non-small cell lung cancer (NSCLC). At the same time, the high capital and operating costs of the technology in the publicly funded Canadian health care system presents a strong case for monitoring use of PET scans relative to evidence based indications. This study by the Canadian Partnership Against Cancer reports on the use of PET scans in the management on NSCLC across Canada. Methods: PET scan utilization data from all hospitals providing the service in six Canadian provinces was linked to provincial cancer registry data, which allowed for the identification of demographic, diagnostic/prognostic, and treatment information on each NSCLC patient receiving a PET scan. The indication for each scan was then inferred from the timing of the scan relative to the dates of diagnosis, neoadjuvant therapy, surgery, curative chemo-radiation, or palliative treatment, as relevant for each patient’s care pathway. This way, the scan indications were identified as one of the following: staging, treatment planning, assessing treatment response during active treatment, and assessing metastases following end of curative treatment or palliative treatment. Results: The study results were not yet available at the time of submission of this abstract. Preliminary results and analyses will be available by the November 1, 2013, conference date. The results will include the following indicators for the 2009-2011 timeframe: percentage of NSCLC cases receiving a PET scan by stage; percentage NSCLC PET scans that are performed for each of the identified indications (diagnosis/staging, treatment planning, treatment response, follow up) by stage at diagnosis; variations by province, age group, and sex. Conclusions: This work will identify patterns in the use of PET scans for NSCLC patients across Canada and assess the extent to which this use is consistent with currently supported evidence based indications. The results will help inform more evidence-based use of the diagnostic technology across Canada and will form a baseline for future monitoring as the evidence evolves.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».