The Geography of Primary Hepatic Neoplasms Treatments in Canada: Changes in Latitudes and Changes in Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies on treatment modalities for primary hepatic neoplasms (PHN) in Canada are lacking. Our primary aim was to analyze the age-standardized incidence of hepatic resection, ablation, transplantation, and embolization for PHN between 2002 and 2013. Secondary aim was to evaluate temporal trends for these treatment modalities. STUDY DESIGN: National Canadian Cancer Registries were accessed for relevant epidemiological data. Age-standardized incidence of treatment ratios (SIRs) was calculated and comparisons were performed for Atlantic Canada, Ontario, the Prairies, and British Columbia. RESULTS: British Columbia recorded the highest SIRs for ablation (1.9; 95% CI 1.8-2.0), hepatic resection (1.2; 95% CI 1.1-1.3), and transarterial locoregional therapies (2.8; 95% CI 2.4-3.2). For hepatic resection, the lowest SIR was found in Atlantic Canada (0.7; 95% CI 0.6-0.9), while the Prairies recorded the lowest estimate for transarterial therapies (0.2; 95% CI 0.1-0.4). Liver transplantation had the highest SIR in Ontario (1.5; 95% CI 1.3-1.6) and the lowest SIR in British Columbia. No significant temporal changes in SIRs were observed for any of the treatments except for transarterial therapies. CONCLUSIONS: Treatment of PHN in Canada differs by geography. Variations might be due to differences in expertise or access to therapeutic modalities.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».