Ascertaining cancer survivors in Ontario using the Ontario Cancer Registry and administrative data.
Notice bibliographique
Résumé
34 Background: The number of cancer survivors in Ontario has grown rapidly due to increasing incidence and advances in screening, diagnostic technologies and treatment. However, there is a lack of information to plan, monitor and improve follow-up care. Using the Ontario Cancer Registry (OCR) and health services administrative data, we developed a cohort of cancer survivors from which we could determine demographic characteristics, where follow-up care was received, and concordance with guideline-recommended surveillance testing. Methods: Individuals were included in the cumulative survivor cohort if they had at least one diagnosed incident malignant cancer from 1964 to 2017 in the OCR. Patients were considered survivors upon completion of treatment (surgery, chemotherapy, radiation therapy). Treatment was ascertained from clinical and administrative data using a data-driven approach combined with clinical expert input. In the absence of recurrence data, a treatment-based proxy was developed. Stage IV and complex malignant haematology cancer patients were excluded. We did a cross-sectional analysis of survivors in the cohort in 2016. We produced descriptive statistics and also determined the year of survivorship. For those who were in their first to fifth year of survival, we calculated the proportion who saw a medical or radiation oncologist (MO/RO) in 2016 stratified by year of survivorship. Results: As of December 31, 2016, there were 414,134 cancer survivors in the cohort, roughly 3% of the Ontario population. Ninety-three percent of survivors had a single primary cancer diagnosis, 66% were aged 65 or older, and slightly more were female (55%). Also, 22% had been diagnosed with breast cancer, 22% with prostate, and 12% with colorectal cancer. For those in their first year of survivorship, roughly 50% saw a MO/RO; whereas, for those in their fifth year of survival, 36% had seen a MO and 27% had seen an RO. Conclusions: The development of a cancer survivor cohort has enabled us to produce timely data on a previously unidentified patient population. Linking this cohort with existing administrative data will enable further examination of visit trajectories as well as cancer and non-cancer health outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».