Utilization of pre‐operative imaging for colon cancer: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the use of pre-operative imaging for colon cancer and to identify factors associated with utilization in routine clinical practice. METHODS: This population-based, retrospective cohort study used a random sample of 25% of colon cancer patients treated with surgery in the province of Ontario (2002-2008). Pre-operative imaging (<16 weeks from surgery) of the chest, abdomen-pelvis was identified. Modified poisson regression was used to analyze factors associated with practice patterns. RESULTS: Of the 7,249 included patients, 48% had pre-operative imaging (CT abdomen and imaging of the chest) in keeping with guideline recommendations. The rate of guideline concordant pre-operative imaging increased over time: 64% in the most recent study period (2006-2008) versus 31% (2002-2004); P < 0.001. Variables associated with use of chest imaging: Age, co-morbidity, surgeon volume, and geographic region; no association with gender, hospital volume, or socio-economic status. Variables associated with use of abdomen imaging: Hospital volume and geographic region; no association with age, gender, comorbidity, socio-economic status, or surgeon volume. CONCLUSION: In clinical practice, the majority of patients were not receiving pre-operative imaging that was in line with clinical practice guidelines; however, use increased over time indicating a possible association with dissemination of clinical practice guidelines. J. Surg. Oncol. 2017;115:202-207. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».