Do Cervical Cancer Patients Diagnosed with Opportunistic Screening Live Longer? An Arkhangelsk Cancer Registry Study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the current study was to compare cervical cancer (СС) patients diagnosed with and without screening in terms of: (i) sociodemographic and clinical characteristics; (ii) factors associated with survival; and (iii), and levels of risk. A registry-based study was conducted using data from the Arkhangelsk Cancer Registry. It included women with newly diagnosed malignant neoplasm of the uterine cervix during the period of 1 January 2005 to 11 November 2016 (N = 1548). The Kaplan-Meier method, the log-rank test, and Cox regression were applied. Most participants who were diagnosed by screening were at stage I and died less frequently from CC than those diagnosed without screening. The latter group was also diagnosed with СС at a younger age and died younger. Younger individuals and urban residents diagnosed with stage I and II, squamous cell carcinoma had longer survival times. Cox regression modeling indicated that the hazard ratio for death among women with CC diagnosed without screening was 1.61 (unadjusted) and 1.37 (adjusted). CC diagnosed by screening, cancer stage, patient residence, histological tumor type, and age at diagnosis were independent prognostic variables of longer survival time with CC. Diagnosis of CC made within a screening program improved survival.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».