217 Secondary Malignancy After Radiotherapy for Testicular Cancer: Does the Risk Persist in the Modern Era?
Notice bibliographique
Résumé
CARO-ASM 2019all patients aged 18 or older who were diagnosed with cancer between January 2007 and December 2015.Patients were considered exposed if they were screened with ESAS at least once during the study period and their first ESAS screening date was defined as the index date.Each exposed patient was matched randomly to a cancer patient without ESAS using a combination of hard matching (birth year ± 2 years, cancer diagnosis date ± 1 year, cancer type and sex) and propensity score matching (14 variables including cancer stage, treatments received, and comorbidities).Each patient's follow-up time was divided into three phases of care: initial, continuing, or palliative care.A multivariable Andersen-Gill recurrent event model was used to evaluate the effect of ESAS on the rate of healthcare use.Results: The analysis included 128,893 matched pairs that were well balanced on baseline measures.After adjusting for other variables, patients with ESAS had lower rates of both ED visits (HR: 0.92, 95% CI: 0.91-0.93)and hospitalizations (HR: 0.86, 95% CI: 0.85-0.87)compared to patients without ESAS.ESAS screening was associated with lower rates of ED visits and hospitalizations in the initial and palliative phases of care but slightly higher rates in the continuing phase of care.Conclusions: ESAS use is independently associated with decreased rates of both ED visits and hospitalizations in the initial and palliative phases of care.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».