The effect of selection and referral biases for the treatment of localised prostate cancer with surgery or radiation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consultation with radiation oncologists, in addition to urologists, is advocated for patients diagnosed with prostate cancer. Treatment patterns for patients receiving consultation from radiation oncologists in addition to urologists have not previously been described. METHODS: We conducted a matched cohort study of men with newly diagnosed non-metastatic prostate cancer in Ontario, Canada. Patients who underwent consultation with a radiation oncologist prior to treatment were matched 1:1 with patients managed by a urologist alone based on tumour and patient characteristics. We examined rates of active treatment (surgery or radiotherapy) within one year following diagnosis. RESULTS: Among 5708 matched pairs (11,416 patients), those who received radiation oncology consultation were more likely to undergo active treatments whether they had intermediate or high-risk disease (88.6% vs. 65.9%, p < 0.0001; adjusted odds ratio 4.0, 95% CI: 3.6-4.4) or low-risk disease (56.1% vs. 13.3%, p < 0.0001; adjusted odds ratio 8.4, 95% CI: 6.7-10.6). This effect persisted after considering age, comorbidity, tumour volume and year of diagnosis. CONCLUSIONS: Patients newly diagnosed with prostate cancer who receive radiation oncology consultation are associated with a higher rate of active treatment, compared to patients managed by urologists only. Selection and referral biases, and unmeasured confounding such as patient preference must be considered as important factors attributing this association.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».