Accuracy of kidney cancer diagnosis and histological subtype within cancer registry data.
Notice bibliographique
Résumé
606 Background: Cancer registries are the mainstay for population-based cancer statistics including incidence and cancer type. In Canada, each province captures this data in provincial registries including the Nova Scotia Cancer Registry (NSCR).The goal of this study was to describe data from the NSCR about method of diagnosis and kidney cancer (KC) pathology and compare it to the actual pathology reports to determine the accuracy of diagnosis and histological subtype assignment. Methods: This retrospective analysis included patients with KC in the NSCR with an ICD-10-CM code C64.9 (malignant neoplasm of unspecified kidney, except renal pelvis) within the largest provincial metropolitan area from 2006-2010. Method of KC diagnosis (clinical, radiologic, histology, or autopsy) was recorded as was the pathological diagnosis based on WHO classification. All non-clear cell KC (nonccKC) diagnosis from the registry were compared to the actual pathology report (and pathology re-review when necessary) for comparison. Results: 733 pts make up the study cohort. 81.2% of patients were diagnosed based on nephrectomy, 11.5% on radiography, 6.5 % biopsy, and 0.8% autopsy. By registry data 53.1% had clear cell, 20.2% KC not otherwise specified (NOS), 12.7% papillary, 3.8% chromophobe, and many other nonccKC. By pathology reports, 62.2% had clear cell, 13.4% papillary, 4.4% chromophobe, only 2% KC NOS (because most radiological diagnosis were classified this way). A large number of pathological diagnoses make up the other nonccKC and discrepancies between registry data and pathology reports will be described and compared in detail. Conclusions: Registry data is commonly used to report cancer statistics. Registry data may not be accurate for the true incidence of KC since 11.5% were based on radiology alone. Clear cell KC made up 53% of registry diagnosis but 62% on pathology report review. Although papillary and chromophobe incidence did not vary a lot, other types of nonccKC did. This registry data did not differentiate between papillary type I and II. NonccKC should not be considered one entity. One must be aware of the gaps in registry data for KC statistics including overall diagnosis, clear cell and nonccKC subtypes.
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».