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Enregistrement W2914549406 · doi:10.1200/jco.2019.37.4_suppl.439

Undertreatment of noncurative pancreatic adenocarcinoma?: A population-based analysis of patterns of care.

2019· article· en· W2914549406 sur OpenAlexaff
Michail N. Mavros, Laura Davis, Alyson Mahar, Kaitlyn Beyfuss, Craig C. Earle, Ying Liu, Natalie G. Coburn, Julie Hallet

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's UniversityOntario Institute for Cancer ResearchHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyComorbidityMultivariate analysisInternal medicinePalliative carePopulationPancreatic cancerCancerSocioeconomic statusAdenocarcinomaOdds ratioHealth careEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

439 Background: Noncurative pancreatic adenocarcinoma (PA) portends a guarded prognosis. Advancements in systemic therapy have improved this outlook. It is unknown whether patients get access to these therapies. We sought to define patterns of access to care and therapy for noncurative PA. Methods: We conducted a population-based analysis of nonresected PA over 2005-2016 by linking administrative healthcare datasets. Primary outcome was nonreceipt of cancer-directed therapy (radiation/chemotherapy; NRCDT). The first contact and overall consultations with specialized care (surgery, medical, or radiation oncology) were examined. Multivariate models examined factors associated with NRCDT. Results: Of 10,881 patients surviving a mean of 3.3 months (IQR: 1.2-8.5), 62% had NRCDT. More of patients of older age (65% of 71-80 years old, 89% of ≥81 years old), high comorbidity burden (68%), and lower socioeconomic status (69%), had NRCDT. Distance from residence to nearest cancer centre did not differ based on NRCDT. 35% of all patients did not see medical oncology, including 56% of NRCDT patients; 17% had no consultation with specialists. First contact with specialized care was surgery for 55% of all patients, and 50% with NRCDT. Most patients saw palliative care (81%) at median 27 days (IQR: 9-75) after diagnosis. Older age (OR 0.42 [0.37-0.48], and OR 0.14 [0.12-0.16] for 71-80 and ≥81 years old respectively), lowest income quintile (OR 0.62 [0.54-0.71]) and rurality (OR 0.63 [0.56-0.71]) were independently associated with lower odds of seeing medical oncology. First contact with oncology was independently associated with higher odds of receiving therapy (OR 1.48 [1.34-1.62]), compared to surgery. Conclusions: The majority of patients with noncurative PA did not receive cancer-directed therapy. Of those, more than half did not see medical oncology. While some patients may not be eligible to therapy, we identified disparities in receipt of cancer-directed therapy that indicate potential gaps in assessment for therapy and undertreatment, especially for vulnerable populations. This information is important to optimize access to and delivery of evidence-based care, and improve PA outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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