Incidence, survival and mortality among women with epithelial ovarian cancer by histotype : a population study in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Epithelial Ovarian cancer (EOC) is composed of five distinct histologic subtypes. However, histotype- specific survival and mortality estimates among women with EOC are limited. Also, we lack information on long-term health conditions faced by ovarian cancer survivors. This thesis examined: 1) histotype- specific incidence and survival rates among women with EOC in British Columbia (BC); 2) causes of death among women with EOC by histotype; and, 3) compared these causes of death to age-standardized causes of death in the general population. Methods. Using population-based administrative datasets, I built two population-based cohorts of all women with EOC diagnosed in BC: 1. women diagnosed between 1980 and 2015(cohort 1) and women diagnosed between 1990 and 2014 (cohort 2). Cohort 1 was used to answer question 1, whereas cohort 2 was used to answer question 2 and 3. For question 2, I compared the causes of death within histotypes, by age at diagnosis, BRCA status, and time since diagnosis. For question 3, I calculated all-cause and cause-specific standardized mortality ratios. Results. Decreasing incidence rates and increasing survival rates were observed among women with EOC in BC. As expected, ovarian cancer was the most common cause of death among these women, which was first surpassed by other causes of deaths at 11 years after diagnosis. When stratified by serous and non- serous EOCs, ovarian cancer was the leading cause of death for 12 years and for 8 years respectively after diagnosis. Of particular interest, the number of deaths from other cancers (breast, colorectal and lung cancer) and external causes (falls) among long-term ovarian cancer survivors (5-9 and 10+ years post diagnosis) were higher than the expected. Conclusions. Although there was an improvement in the survival over time, ovarian cancer remains the leading cause of death for 11 years following diagnosis of EOC. My findings suggest that long-term survivors (those living 5-9 and 10+ years following diagnosis) are particularly vulnerable to deaths from other cancers and from falls in elderly survivors. Hence, these women may benefit from closer surveillance of other cancers and bone health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».