Development and validation of case-finding algorithms for recurrence of breast cancer using routinely collected administrative data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionRecurrence free survival is frequently investigated in cancer outcome studies, however is not explicitly documented in cancer registry data that is widely used for research. Patterns of events after initial treatment such as oncology visits, re-operation, chemotherapy or radiation may herald recurrence. Objectives and ApproachThis study aimed to develop and validate algorithms for identifying breast cancer recurrence using large administrative data.Two cohorts with high recurrence rates were used: 1) all young (≤ 40 years) breast cancer patients (2007-2010), and 2) all neoadjuvant chemotherapy patients (2012-2014) in Alberta, Canada. Health events after primary treatment were obtained from the Alberta cancer registry, physician billing claims, and vital statistics databases. Positive recurrence status (defined as either locoregional, distant or both) was ascertained by primary chart review. The cohort was divided into a developing (60%) and validating (40%) set. Development of algorithms geared towards high sensitivity, PPV and accuracy respectively were performed using classification and regression tree (CART) models. Key variables in the models included: a new round of chemotherapy, a second mastectomy, and a new cluster of radiologist, oncologist or general surgeon visits occurring after the primary treatment. Compared with chart review data, the sensitivity, specificity, PPV, NPV and accuracy of the algorithms were calculated. ResultsOf 606 patients, 121 (20%) had recurrence after a median follow-up 4 years. The high sensitivity algorithm had 94.2% (95% CI: 90.1-98.4%) sensitivity, 92.8% (90.5-95.1%) specificity, 76.5% (70.0-88.3%) PPV, 98.5% (97.3-99.6%) NPV and 93.1% (91.0-95.1%) accuracy. The high PPV algorithm had 74.4% (66.6-82.2%) sensitivity, 97.8% (96.5-99.2%) specificity, 90.0% (84.1-95.9%) PPV, 93.6% (91.4-95.7%) NPV and 92.9% (90.9-95.0%) accuracy. The high accuracy algorithm had 88.4% (82.7-94.1%) sensitivity, 97.1% (95.6-98.6%) specificity, 88.4% (82.7-94.1%) PPV, 97.1% (95.6-98.6%) NPV and 95.4% (93.7-97.1%) accuracy. Conclusion/ImplicationsThe proposed algorithms achieved favourably high validity for identifying recurrence using widely available administrative data. Further study may be needed for improving sensitivity and PPV, and validating the algorithms in larger data for widespread use.
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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 | 0,028 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».