An audit of referral and treatment patterns of high-risk prostate cancer patients in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to determine the impact of clinical practice guidelines (CPG) on rates of radiation oncologist (RO) referral, androgen-deprivation therapy (ADT), radiation therapy (RT), and radical prostatectomy (RP) in patients with high-risk prostate cancer (HR-PCa). METHODS: All men >18 years, diagnosed with PCa in 2005 and 2012 were identified from the Alberta Cancer Registry. Patient age, aggregated clinical risk group (ACRG) score, Gleason score (GS), pre-treatment prostate-specific antigen (PSA), RO referral, and treatment received were extracted from electronic medical records. Logistic regression modelling was used to examine associations between RO referral rates and relevant factors. RESULTS: HR-PCa was diagnosed in 261 of 1792 patients in 2005 and 435 of 2148 in 2012. Median age and ACRG scores were similar in both years (p>0.05). The rate of patients with PSA >20 were 67% and 57% in 2005 and 2012, respectively (p=0.004). GS ≤6 was found in 13% vs. 5% of patients, GS 7 in 27% vs. 24%, and GS ≥8 in 59% vs. 71% in 2005 and 2012, respectively (p<0.001). In 2005, RO referral rate was 68% compared to 56% in 2012 (p=0.001), use of RT + ADT was 53% compared to 32% (p<0.001), and RP rate was 9% vs. 17% (p=0.002). On regression analysis, older age, 2012 year of diagnosis and higher PSA were associated with decreased RO referral rates (odds ratios [OR] 0.49, 95% confidence interval [CI] 0.39-0.61; OR 0.51, 95% CI 0.34-0.76; and OR 0.64, 95% CI 0.39-0.61), respectively [p<0.001]). CONCLUSIONS: Since CPG creation in 2005, RO referral rates and ADT + RT use declined and RP rates increased, which demonstrates a need to improve adherence to CPG in the HR-PCa population.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».