Does the Frequency of Routine Follow-Up after Curative Treatment for Head-and-Neck Cancer Affect Survival?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Routine follow-up is a cornerstone of oncology practice, but evidence to support most aspects of follow-up is lacking. Our objective was to investigate the relationship between frequency of routine follow-up and survival. Methods: This population-based study used electronic health care data relating to 5310 patients from Ontario diagnosed with squamous-cell head-and-neck cancer during 2007-2012. Treatments included surgery (24.6%), radiotherapy with or without chemotherapy (52.4%), and combined surgery and radiotherapy (23%). We determined the oncologist who was following each patient after treatment; calculated the average follow-up visits to the oncologist during the subsequent 2.5 years for all patients who were doing well; and used Kaplan-Meier and multiple variable regression analysis to compare, by treatment, overall survival for patients in the high, typical, and low follow-up oncologist groups. Results: Many oncologists saw patients 40%-80% more often than other oncologists did. No relationship of appointment frequency with survival was observed for patients in any treatment group. Conclusions: The practice of routine follow-up varies and is costly both to a health care system and to patients. Without evidence about the effectiveness of current policies, further research is required to investigate new or optimal practices.
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».