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Enregistrement W2601931878 · doi:10.1200/jco.2015.33.15_suppl.6596

Cancer mortality and published research output: Is there any relationship?

2015· article· en· W2601931878 sur OpenAlexaffabout
Francis Patafio, Steven C. Brooks, Xuejiao Wei, Yingwei Peng, J. Biagi, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerClinical trialColorectal cancerProstate cancerBreast cancerLung cancerDiseaseOncologyInternal medicineDemographyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6596 Background: The relative distribution of cancer research output across disease sites is not well described. Here we evaluate whether the volume of published research and clinical trials is proportional to mortality by cancer site. We also explore whether research output is proportional to research funding by cancer site. Methods: Statistics from the American and Canadian Cancer Societies were used to identify the top ten causes of cancer death in 2013. The OVID MEDLINE database identified all journal articles and clinical trials published in 2013 by US/Canadian authors for these cancer sites. Total research funding in Canada by cancer site was obtained from the 2011 report by Canadian Cancer Research Alliance. Descriptive statistics and Pearson correlation coefficient (r) were used to describe the relationship between research output (volume of publications and clinical trials), cancer mortality, and research funding. Results: We identified 19,361 publications and 2,661 clinical trials. The proportion of publications and clinical trials were substantially lower than the proportion of deaths for lung (41% deaths, 15% publications, 16% clinical trials), colorectal (14%, 7%, 6%), pancreas (10%, 7%, 5%), and gastroesophageal (7%, 5%, 3%) cancers. Conversely, research output was substantially greater than the proportional death for breast cancer (10% deaths, 29% publications, 30% clinical trials) and prostate cancer (8%, 15%, 17%). There was substantial variation in total research investment across cancer sites that was not due to differences in relative mortality. Total investment in 2013 in Canada per cancer death was $599 for bladder cancer, $1039 for lung cancer, $2197 for colorectal cancer, $9212 for prostate cancer, and $14,329 for breast cancer. There was stronger correlation between research output and funding (all publications r = 0.8942 p < 0.001; clinical trials r = 0.9258, p < 0.001), than there was between research output and cancer mortality (r = 0.3625, p = 0.3033 and r = 0.3395, p = 0.3372). Conclusions: Research output is not well correlated to cancer mortality but is correlated to relative level of research funding.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,304
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,304
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,050
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,575
Tête enseignante GPT0,668
Écart entre enseignants0,093 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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