Conditional Survival after a Diagnosis of Malignant Brain Tumour in Canada: 2000–2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Conditional survival probability" is defined as the probability that a patient will survive an additional time, given that the patient has already survived a defined period of time after diagnosis. Such estimates might be more relevant for clinicians and patients during post-diagnosis care, because survival probability projections are based on the patient's survival to date. Here, we provides the first population-based estimates of conditional survival probabilities by histology for brain cancer in Canada. METHODS: Canadian Cancer Registry data were accessed for patients diagnosed with primary brain cancers during 2000-2008. Kaplan-Meier survival probabilities were estimated by histology. Conditional survival probabilities at 6 months (short-term, denoted scs) and 2 years (long-term, denoted lcs) were derived from the Kaplan-Meier survival estimates for a range of time periods. RESULTS: Among the 20,875 patients who met the study criteria, scs increased by a margin of 16-18 percentage points from 6-month survivors to 2-year survivors for the three most aggressive brain cancers. The lcs for 2-year survivors was 66% or greater for all tumour groups except glioblastoma. The lcs for 4-year survivors was 62% or greater for all histologies. For glioblastoma and diffuse astrocytoma, the lcs increased each year after diagnosis. For all other histologies, the lcs first increased and then plateaued from 2 years after diagnosis. The lcs and scs both worsened with increasing older age at diagnosis. SUMMARY: We report histologically specific conditional survival probabilities that can have value for clinicians practicing in Canada as they plan the course of follow-up for individual patients with brain 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».