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Enregistrement W2972016640 · doi:10.6004/jnccn.2019.7298

Influence of Treating Facility, Provider Volume, and Patient-Sharing on Survival of Patients With Multiple Myeloma

2019· article· en· W2972016640 sur OpenAlexaff
Ashley Freeman, May Kuo, Lei Zhou, Justin G. Trogdon, C.D. Baggett, Sascha A. Tuchman, Thomas C. Shea, William A. Wood

Notice bibliographique

RevueJournal of the National Comprehensive Cancer Network · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecileMultiple myelomaHazard ratioCancerProportional hazards modelInternal medicinePopulationCommunity hospitalCohortEmergency medicineFamily medicineNursingConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population-based studies suggest that patients with multiple myeloma (MM) have better outcomes when treated at high-volume facilities, but the relative contribution of provider expertise and hospital resources to improved outcomes is unknown. This study explored how treating facility, individual provider volume, and patient-sharing between MM specialists and community providers influenced outcomes for patients with MM. PATIENTS AND METHODS: A state cancer registry linked to public and private insurance claims was used to identify a cohort of patients diagnosed with MM in 2006 through 2012. Three multivariable Cox models were used to examine how the following factors impacted overall survival: (1) evaluation at an NCI-designated Comprehensive Cancer Center (NCICCC), (2) the primary oncologist's volume of patients with MM, and (3) patient-sharing between MM specialists and community oncologists. RESULTS: A total of 1,029 patients diagnosed with MM in 2006 through 2012 were identified. Patients who were not evaluated at an NCICCC had an increased risk of mortality compared with those evaluated at an NCICCC (hazard ratio [HR], 1.50; 95% CI, 1.21-1.86; P<.001). Compared with patients treated by NCICCC MM specialists, those treated by both low-volume community providers (HR, 1.47; 95% CI, 1.14-1.90; P<.01) and high-volume community providers (HR, 1.29; 95% CI, 1.04-1.61; P<.05) had a higher risk of mortality. No difference in mortality was seen between patients treated by NCICCC MM specialists and those treated by the highest-volume community oncologists in the ninth and tenth deciles (HR, 1.08; 95% CI, 0.84-1.37; P=.5591). Patients treated by community oncologists had a higher risk of mortality regardless of patient-sharing compared with patients treated by MM specialists (eg, community oncologist with a history of sharing vs NCICCC MM specialist: HR, 1.49; 95% CI, 1.10-2.02; P<.05). CONCLUSIONS: Findings of this study add to the accumulating evidence showing that patients with MM benefit from care at high-volume facilities, and suggest that similar outcomes can be achieved by the highest-volume providers in the community.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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