Improving Population-Wide Collection of Stage at Diagnosis for Childhood Cancer: International Collaboration and Progress
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are huge international disparities in childhood cancer survival. The International Agency for Research on Cancer's Global Initiative for Cancer Registry Development has improved cancer registry coverage of the world's population, particularly in low- and middle-income countries (LMICs). However, for virtually all registries around the world, the challenge remains of collecting comparable and population-wide information on stage at diagnosis. This information is essential to understand and address disparities in outcomes. In response to this, a UICC-endorsed set of consensus guidelines for assigning stage for 16 of the most common types of childhood cancer was recently developed (the Toronto Guidelines), for use by population registries in both high and LMICs. Aim: To trial the Toronto Guidelines on a population-basis, and develop a structured protocol, suitable for global implementation, for collecting the required data elements and assigning cancer stage at diagnosis for childhood cancer. Methods: Using an innovative approach, data items as defined in the Toronto Guidelines were gathered from the medical record and entered electronically. Stage at diagnosis was assigned automatically using computer algorithms, thus reducing errors and maximizing consistency. Data collection and assignment of stage were incorporated into an online platform that was then trialed in the national childhood cancer registries of Australia and New Zealand for cases diagnosed between 2006 and 2014. Results: Stage at diagnosis was successfully assigned for 94% of all eligible patients (n=1662) across both countries. In contrast, stage as recorded by the treating clinician was located in the medical record for only 39% of cases in Australia. Conclusion: Practical implementation of the Toronto Guidelines has been highly successful to date and further testing is planned in LMICs. This approach has the potential to improve global epidemiologic monitoring of childhood cancer and lead to better understanding of the reasons underlying disparities in outcome.
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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) | 0,000 | 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 ».