The validity of pediatric cancer diagnoses in a population-based general cancer registry in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Data from population-based cancer registries are increasingly used to conduct research and guide policy. However, few validation studies of cancer registry data have been conducted, particularly among children. We therefore aimed to determine the validity of pediatric diagnostic data in the Ontario Cancer Registry (OCR). All children diagnosed with any malignancy between 2000–2011 in Ontario, Canada were identified through the Pediatric Oncology Group of Ontario Networked Information System (POGONIS), a pediatric cancer registry actively maintained by trained data managers, and linked to the OCR. International Classification of Diseases for Oncology codes for each patient were taken from the OCR and converted to International Classification of Childhood Cancer (ICCC-3) diagnostic groups and subgroups using published algorithms. OCR-based ICCC-3 groupings were then validated by comparing them to gold standard diagnostic information from POGONIS. A total of 4448 patients met inclusion criteria; 4073 (91.6 %) were successfully linked to the OCR. Diagnostic accuracy was excellent for many childhood solid tumors. For example, the OCR correctly identified all cases of retinoblastoma [kappa = 1.00, 95th confidence interval (CI) 1.00–1.00] and nearly all cases of neuroblastoma (kappa = 0.97, 95th CI 0.96–0.99). Hematologic and central nervous system (CNS) cancers, the most common childhood malignancies, were however often misclassified with inferior kappas (acute lymphoblastic leukemia – 0.77, 95th CI 0.75–0.80; Burkitt lymphoma – 0.02, 95th CI 0.02–0.07). Misclassification of common pediatric hematologic and CNS cancers was significant and may lead to inaccurate incidence and survival estimates using cancer registry data. Validation studies of pediatric data in other registries are necessary to identify practices and procedures leading to the highest quality information.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».