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Enregistrement W2590175277 · doi:10.1200/jco.2016.34.7_suppl.295

Choosing Wisely in oncology: Screening for a new primary cancer in patients with metastatic disease.

2016· article· en· W2590175277 sur OpenAlexaffabout
Simron Singh, Lorraine L. Lipscombe, Hadas D. Fischer, Jill Tinmouth, Peter C. Austin, Kinwah Fung, Matthew C. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerBreast cancerPopulationLung cancerColorectal cancerInternal medicineProstate cancerDiseaseOncologyMetastatic breast cancerIncidence (geometry)CohortGynecologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

295 Background: The Choosing Wisely Canada (CWC) campaign aims to start conversations about unnecessary treatments and procedures in order to improve quality of care. In particular, the CWC campaign in cancer seeks to reduce interventions that are not supported by evidence and contribute to unnecessary rising costs of cancer care. We sought to document the performance of cancer screening for a new primary cancer in patients with existing metastatic cancer (CWC statement #2). Methods: We used population-based administrative health care databases from Ontario, Canada held at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES). The cohort included all adult residents of Ontario of eligible screening age (age 50 or older) diagnosed with incident, stage 4 (metastatic) colorectal cancer (CRC), lung, breast, or prostate cancer between January 1, 2007 and December 31, 2012. We examined screening tests for CRC and breast cancer in the first 1 and 3 years after diagnosis of an unrelated cancer. Given the high mortality rate in this population, screening rates were calculated using the cumulative incidence function which takes into account the competing risk of death or the occurrence of the cancer for which the patient was being screened (prior to being screened). Results: Among the 20,992 patients with stage 4 lung, breast, or prostate cancer, CRC screening within 1 year of cancer diagnosis occurred in 2.8%, 6.1%, and 13.0%, respectively. Within 3 years of diagnosis, screening rates were 3.9%, 11.9%, and 26.9%, respectively. Among the 10,034 women with metastatic CRC or lung cancer, breast cancer screening within 1 year of cancer diagnosis occurred in 8.0% and 8.7% of women, respectively. Within 3 years of diagnosis, screening rates were13.1% and 10.2%, respectively. Screening rates were higher in patients age 50-74 than those ≥75 years. Conclusions: Our findings indicate that up to one quarter of patients with metastatic cancer receive subsequent screening tests for other cancers, which are unnecessary as these patients are unlikely to benefit. Further studies are warranted to examine resource implications, potential patient and societal harms, and the future impact of the CWC campaign on this practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,620
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,047 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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