Benefits of High-Volume Medical Oncology Care for Noncurable Pancreatic Adenocarcinoma: A Population-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although pancreatic adenocarcinoma (PA) surgery performed by high-volume (HV) providers yields better outcomes, volume-outcome relationships are unknown for medical oncologists. This study examined variation in practice and outcomes in noncurative management of PA based on medical oncology provider volume. METHODS: This population-based cohort study linked administrative healthcare datasets and included nonresected PA from 2005 through 2016. The volume of PA consultations per medical oncology provider per year was divided into quintiles, with HV providers (≥16 patients/year) constituting the fifth quintile and low-volume (LV) providers the first to fourth quintiles. Outcomes were receipt of chemotherapy and overall survival (OS). The Brown-Forsythe-Levene (BFL) test for equality of variances was performed to assess outcome variability between provider-volume quintiles. Multivariate regression models were used to examine the association between management by HV provider and outcomes. RESULTS: A total of 7,062 patients with noncurable PA consulted with medical oncology providers. Variability was seen in receipt of chemotherapy and median survival based on provider volume (BFL, P<.001 for both), with superior 1-year OS for HV providers (30.1%; 95% CI, 27.7%-32.4%) compared with LV providers (19.7%; 95% CI, 18.5%-20.6%) (P<.001). After adjustment for age at diagnosis, sex, comorbidity burden, rural residence, income, and diagnosis period, HV provider care was independently associated with higher odds of receiving chemotherapy (odds ratio, 1.19; 95% CI, 1.05-1.34) and with superior OS (hazard ratio, 0.79; 95% CI, 0.74-0.84). CONCLUSIONS: Significant variation was seen in noncurative management and outcomes of PA based on provider volume, with management by an HV provider being independently associated with superior OS and higher odds of receiving chemotherapy. This information is important to inform disease care pathways and care organization. Cancer care systems could consider increasing the number of HV providers to reduce variation and improve 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».