Accuracy of kidney cancer diagnosis and histological subtype within Canadian cancer registry data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Provincial/territorial cancer registries (PTCRs) are the mainstay for Canadian population-based cancer statistics. Each jurisdiction captures this data in a population-based registry, including the Nova Scotia Cancer Registry (NSCR). The goal of this study was to describe data from the NSCR regarding renal cell carcinoma (RCC) pathology subtype and method of diagnosis and compare it to the actual pathology reports to determine the accuracy of diagnosis and histological subtype assignment. METHODS: This retrospective analysis included patients diagnosed with RCC in the NSCR from 2006-2010 with an ICD-O-3 code C64.9 seen or treated in the largest NS health district. From the NSCR, method of diagnosis and pathological diagnosis was recorded. All diagnoses of non-clear-cell RCC (nonccRCC) from NSCR were compared to the actual pathology report for descriptive comparison and reasons for discordance. RESULTS: 723 patients make up the study cohort. 81.3% of patients were diagnosed by nephrectomy, 11.1% radiography, 6.9 % biopsy, and 0.7% autopsy. By NSCR data, 52.8% had clear-cell (ccRCC), 20.5% RCC not otherwise specified (NOS), 12.7% papillary, 4% chromophobe, and the rest had other nonccRCC subtypes. By pathology reports, 69.5% had clear-cell, 15% papillary, 5% chromophobe, only 2.7% RCC NOS. There was a discordance rate of 15.4% between NSCR data and diagnosis from pathology report. Reasons for discordance were not enough information by the pathologist in 45.5%, misinterpretation of report by data coder in 22.2%, and true coding error in 32.3%. CONCLUSIONS: When using PTCR for RCC incidence data, it is important to understand how the diagnosis is made, as not all are based on pathological confirmation; in this cohort 11% were based on radiology. One must also be aware that clear-cell and non-clear-cell subtypes may differ between the PTCR data and pathology reports. In this study, ccRCC made up 52.8% of the registry diagnoses, but increased to 69.6% on pathology report review. Use of synoptic reporting and ongoing education may improve accuracy of registry data.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».