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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».