Patterns of surgical care for uterine cancers in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To facilitate the planning of future resources for cancer services in Ontario, Cancer Care Ontario commissioned an evaluation of operative services delivered for uterine cancer. METHODS: Women with an incident diagnosis of a uterine malignancy were identified from 1 April 2003 to 31 March 2004 using the Ontario Cancer Registry. Record linkages were created to other provincial health databases such as the Ontario Health Insurance Plan. RESULTS: Uterine cancer affected 1,436 women. Disease specific rates of cancer were higher in rural areas and those from the highest income quintiles. Surgery occurred in 94.7% of women. Use of surgery did not appear to vary by SEC, urban/rural residence or LHIN. Gynecologists conducted 76.1% of the operations. Lymphadenectomy took place in 18.7% of women. Lymphadenectomy rates were highest in gynecologic oncologists (43.3%). All women were assessed by CXR. Radiation therapy consults were preformed in half of the women with uterine cancer but treatment was only delivered in half of those seen. Medical oncologists saw about 6.3% of women with uterine cancers. CONCLUSIONS: There appear to be variations in incidence rates of uterine cancer with disease being more frequent in those of the highest SES. In two-thirds of the population, surgery is delivered in the region where the patient lives. Subspecialty care from gynecologic oncologists was provided to one-third of women. Rates of lymphadenectomy as part of a surgical attempt to assess disease spread appear low. These pilot data would be enhanced with further information such as comorbidity, treatment intent (palliative/curative), histology, grade and stage.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».