Using hospital registries in Australia to extend data availability on vulval cancer treatment and survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The value of hospital registries for describing treatment and survival outcomes for vulval cancer was investigated. Hospital registry data from four major public hospitals in 1984-2016 were used because population-based data lacked required treatment and outcomes data. Unlike population registries, the hospital registries had recorded FIGO stage, grade and treatment. METHODS: Unadjusted and adjusted disease-specific survival and multiple logistic regression were used. Disease-specific survivals were explored using Kaplan-Meier product-limit estimates. Hazards ratios (HRs) were obtained from proportional hazards regression for 1984-1999 and 2000-2016. Repeat analyses were undertaken using competing risk regression. RESULTS: Five-year disease-specific survival was 70%, broadly equivalent to the five-year relative survivals reported for Australia overall (70%), the United Kingdom (70%), USA (72%), Holland (70%), and Germany (Munich) (68%). Unadjusted five-year survival tended to be lower for cancers diagnosed in 2000-2016 than 1984-1999, consistent with survival trends reported for the USA and Canada, but higher for 2000-2016 than 1984-1999 after adjusting for stage and other covariates, although differences were small and did not approach statistical significance (p ≥ 0.40). Surgery was provided as part of the primary course of treatment for 94% of patients and radiotherapy for 26%, whereas chemotherapy was provided for only 6%. Less extensive surgical procedures applied in 2000-2016 than 1984-1999 and the use of chemotherapy increased over these periods. Surgery was more common for early FIGO stages, and radiotherapy for later stages with a peak for stage III. Differences in treatment by surgery and radiotherapy were not found by geographic measures of remoteness and socioeconomic status in adjusted analyses, suggesting equity in service delivery. CONCLUSIONS: The data illustrate the complementary value of hospital-registry data to population-registry data for informing local providers and health administrations of trends in management and outcomes, in this instance for a comparatively rare cancer that is under-represented in trials and under-reported in national statistics. Hospital registries can fill an evidence gap when clinical data are lacking in population-based registries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».