Using data linkage to report surgical treatment of breast cancer in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National population information about the surgical treatment rate for primary cancers, including breast cancer, has remained a significant data gap in Canada. This gap has implications for cancer care planning and evaluating health system performance. New linkages between the Canadian Cancer Registry and hospital discharge records were conducted by Statistics Canada in 2016. Using already existing, routinely collected health administrative data, these linkages allow viable reporting of surgical cancer treatment for the first time for all provinces and territories (except Quebec). DATA AND METHODS: Hospital record information about type and date of surgical treatment of tumours was provided by information from linked data. These linked data reported 50,740 incident primary malignant breast tumours diagnosed between January 1, 2010, and December 31, 2012, among females aged 19 years or older. The unadjusted treatment rate for primary surgical intervention within one year was calculated as the proportion of total tumours that were linkable to hospital records. RESULTS: For three combined years (2010, 2011 and 2012), 88.3% (N=44,780) of patients overall received at least one surgical treatment. Variations to the surgical rate occurred across jurisdictions, with the highest rate at 91-92% for Prince Edward Island, Newfoundland and Labrador, British Columbia and New Brunswick. Generally, there was an inverse gradient between surgical treatment rate and tumour stage. DISCUSSION: The surgical treatment rate of new primary breast cancers varied across provinces and territories from 2010 to 2012. New linked data could be used to further identify geographic and demographic inequities in terms of receiving surgical cancer treatment and contribute to the evaluation of cancer system performance and outcomes.
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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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».