Patterns of care for the initial management of cervical cancer in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To facilitate the planning of resources for cancer services in Ontario, Cancer Care Ontario commissioned an evaluation of operative services delivered for cervical cancer. METHODS: Women with an incident diagnosis of cervical cancer 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: There were 513 incident cases. Disease-specific rates of cancer were higher in rural areas and those from lower income quintiles. Forty-three percent of women had no surgery. Use of surgery did not appear to vary by SEC, urban/rural residence or LHIN. Women of younger age were more like to receive surgery for cervical cancer. Gynecologists conducted 63% of the operations. Gynecologics were most likely to complete a lymphadenectomy (70.3%). All women were assessed by CXR. Only 22% of women had a CT scan of the abdomen and pelvis. Radiation consults were performed in half of the women with cervix cancer but treatment was only delivered to half of those seen. Medical oncologists saw about 10% of women with cervical cancers. CONCLUSIONS: There appear to be variations in incidence rates of cervical cancer, with cancers being more frequent in rural areas. In two-thirds of the population, surgery is performed in the region where the patient lives. Subspecialty care from gynecologic oncologists was provided to one-third of women. These preliminary 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».