Determining Generalizability of the Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) to the Entire Canadian Kidney Cancer Population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) has prospectively collected data on patients with renal tumors since January 1, 2011 from 16 sites within 14 academic centers in six provinces. Canadian kidney cancer experts have used CKCis data to address several research questions. The goal of this study was to determine if the CKCis cohort is representative of the entire Canadian kidney cancer population, specifically regarding demographic and geographic distributions. METHODS: digit=0) and by Canadian urban boundary files. To determine the proportion of renal cell carcinoma (RCC) patients that CKCis captures, CKCis accruals were compared to projected Canadian Cancer Society RCC incidence in 2016-2017 and the incidence from the 2016 Canadian Cancer Registry. To determine if the CKCis baseline data is representative, it was compared to registry data and other published data when registry data was not available. RESULTS: This CKCis cohort includes 10 298 eligible patients: 66.6% male, median age 62.6 years; 14.6% had metastatic disease at the time of diagnosis and 70.4% had clear-cell carcinomas. The CKCis cohort captures about 1250 patients per year, which represents approximately 20% of the total kidney cancer incidence. The proportion of patients captured per province did vary from 13-43%. Rural patients make up 17% of patients, with some baseline differences between rural and urban patients. There appears to be no major differences between CKCis patient demographics and disease characteristics compared to national data sources. Canadian heat maps detailing patient location are presented. CONCLUSIONS: CKCis contains prospective data on >10 000 Canadian kidney cancer patients, making it a valuable resource for kidney cancer research. The baseline demographic and geographic data do appear to include a broad cross-section of patients and seem to be highly representative of the Canadian kidney cancer population. Moving forward, future projects will include determining if CKCis cancer outcomes are also representative of the entire Canadian kidney cancer population and studying variations across provinces and within rural vs. urban areas.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».