Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring the progress of cancer survival in a population over time is an important part of cancer surveillance. DATA AND METHODS: Data are from the Canadian Cancer Registry with mortality follow-up through record linkage to the Canadian Vital Statistics Death Database and tax files. Net survival (NS) was derived using the Pohar Perme method. Predicted estimates of NS for the period from 2012 to 2014 were calculated using the period method. Age-standardized and age-specific changes in five-year NS between the periods from 1992 to 1994 and 2012 to 2014 were determined for 30 individual cancers. RESULTS: Predicted five-year NS for 2012 to 2014 ranged from 98% for thyroid cancer to 7% for mesothelioma. Between 1992 to 1994 and 2012 to 2014, improvements in five-year age standardized NS were greatest for chronic myeloid leukemia (23.9 percentage points), though a large majority of the increase occurred in the first decade. Increases exceeding 15.0 percentage points were also observed for non-Hodgkin lymphoma (19.5), cancer of the small intestine (17.4) and multiple myeloma (16.9). In contrast, little to no improvement was observed for cancers of the anus, larynx, soft tissue or uterus, or for mesothelioma. Increases in five-year NS were greatest for chronic myeloid leukemia in each age group with the exception of those aged 75 to 84 years (thyroid). DISCUSSION: This study reveals important areas of progress in cancer outcomes in Canada since the early 1990s. It also sheds light on cancers for which there has seemingly been no improvement in five-year net survival over a 20-year period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».