A review of the Inuit oncology patients treated at the Ottawa Hospital Cancer Centre.
Notice bibliographique
Résumé
e17563 Background: Cancer is a major health concern among Canada’s northern Inuit population. Limited Inuit specific data exists on the geographical isolation and the effect on treatment outcomes of Inuit referred to urban hospitals for cancer treatment. Methods: A retrospective chart review of all Inuit referred to the Ottawa Hospital Cancer Centre from Nunavut, Canada (distance: 1298 miles) between 2001-2011 was conducted. Demographic, diagnostic and treatment related information was collected on all patients, including the number of visits made by each Inuit patient from Nunavut to OHCC for treatment. Results: 234 Inuit (male: 74, female: 160) were referred to OHCC with a diagnosis of cancer. Mean age at diagnosis was 58.5 years (sd 14.61). Over half the patients were current smokers (54%) and 39% of patients had a history of tuberculosis (TB). Among Inuit men, lung (n=32, 43%), colorectal (n=11, 14%) and nasopharyngeal (n=9, 12%) cancer were the most common diagnosis. Among Inuit women, the most common cancers were lung (n=72, 45%), colorectal (n=32, 20%), breast (n=21, 13%), cervical (n=11, 7%) and nasopharyngeal (n=7, 4%). Metastatic disease at presentation was common (n=76, 38%). Primary cancer was amenable to surgery in n=57 patients. An equivalent number of patients (n=82) received adjuvant/definitive radiation therapy (RXT) and adjuvant chemotherapy, with n=52 receiving chemoradiation. Palliative RXT and chemotherapy was received by 64 and 51 patients, respectively. Among patients receiving chemotherapy, there were no cases of TB reactivation and no treatment related serious adverse outcomes or deaths. Average number of trips made to Ottawa for treatment was n=7 (sd 7.90) with the upper quartile averaging n=10 trips. Conclusions: Lung, colorectal and nasopharyngeal cancers are over-represented among Canadian Inuit, who often present with advanced disease. Travel burden is significant among patients receiving treatment. Improved cancer screening and oral molecularly targeted therapies that can be delivered in remote northern communities are likely to improve the experience and treatment outcomes among Canadian Inuit.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».