Do Lower-Risk Thyroid Cancer Patients Who Live in Regions with More Aggressive Treatments Have Better Outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The management of differentiated thyroid cancer has traditionally consisted of total thyroidectomy with or without adjuvant radioactive iodine. However, in the last two decades, this approach has been challenged, with the consideration of more conservative approaches such as less radical surgery and deferring adjuvant treatment, especially in lower-risk patients. The objective of this study was to consider the effectiveness of current treatment options by comparing the survival outcomes from different geographic regions with different treatment philosophies. This study design was based on the concept of natural experiments in patient care that occur when physicians in different regions treat the spectrum of typical patients with varying treatments. METHOD: This population-based retrospective cohort study investigated 2444 patients with differentiated thyroid cancer ≤4 cm between 1990 and 2001 from Ontario, Canada. Extent of disease and extent of surgery were abstracted from pathology reports and were linked to downstream administrative medical information on treatments and outcomes. Patient demographics, tumor characteristics, treatments, and outcomes were compared between those geographic regions with more aggressive treatments and those regions with less aggressive treatments. RESULTS: Treatment varied across the province. When comparing outcomes in regions where patients had more extensive treatment to those in regions where patients had less extensive therapy, similar rates were found for 15-year survival, recurrence, and survival after recurrence. CONCLUSION: There were significant variations in treatment but no differences in outcomes for regions with more versus less aggressive approaches. These findings support the trend toward more conservative management approaches in the treatment of thyroid cancer.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».