Current Trends of Lung Cancer Surgery and Demographic and Social Factors Related to Changes in the Trends of Lung Cancer Surgery: An Analysis of the National Database from 2010 to 2014
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated current trends in lung cancer surgery and identified demographic and social factors related to changes in these trends. MATERIALS AND METHODS: We estimated the incidence of lung cancer surgery using a procedure code-based approach provided by the Health Insurance Review and Assessment Service (http://opendata.hira.or.kr). The population data were obtained every year from 2010 to 2014 from the Korean Statistical Information Service (http://kosis.kr/). The annual percent change (APC) and statistical significance were calculated using the Joinpoint software. RESULTS: From January 2010 to December 2014, 25,687 patients underwent 25,921 lung cancer surgeries, which increased by 45.1% from 2010 to 2014. The crude incidence rate of lung cancer surgery in each year increased significantly (APC, 9.5; p < 0.05). The male-to-female ratio decreased from 2.1 to 1.6 (APC, -6.3; p < 0.05). The incidence increased in the age group of ≥ 70 years for both sexes (male: APC, 3.7; p < 0.05; female: APC, 5.96; p < 0.05). Furthermore, the proportion of female patients aged ≥ 65 years increased (APC, 7.2; p < 0.05), while that of male patients aged < 65 years decreased (APC, -3.9; p < 0.05). The proportions of segmentectomies (APC, 17.8; p < 0.05) and lobectomies (APC, 7.5; p < 0.05) increased, while the proportion of pneumonectomies decreased (APC, -6.3; p < 0.05). Finally, the proportion of patients undergoing surgery in Seoul increased (APC, 1.1; p < 0.05), while the proportion in other areas decreased (APC, -1.5; p < 0.05). CONCLUSION: An increase in the use of lung cancer surgery in elderly patients and female patients, and a decrease in the proportion of patients requiring extensive pulmonary resection were identified. Furthermore, centralization of lung cancer surgery was noted.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».