Prevalence of invasive cancer in a large general practice patient population in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The prevalence of cancer in the community is likely to be increasing due to an ageing population, implementation of cancer screening programmes and advances in cancer treatment. AIM To determine the prevalence of primary invasive cancers in a large general practice patient population in New Zealand and to characterise the health-care status of these cancer patients. METHODS Data were sourced from the patient management system of a large general practice (n=11,374 patients) in a medium-sized Waikato town and from the New Zealand Cancer Registry dataset to identify patients diagnosed with cancer between January 2009 and December 2018. RESULTS There were 206 cancer diagnoses in 201 patients; 35 cancers were diagnosed in 1887 Māori patients (1.9%) and 171 in 9487 non-Māori patients (1.8%). The age-standardised prevalence was 3092/100,000 in Māori patients and 1971/100,000 in non-Māori patients. The most prevalent cancers were breast, male genital organ, digestive organ and skin cancers. In May 2019, 81 of 201 (40.8%) patients with cancer were receiving only usual care from their general practitioner, whereas 66 (32.8%) were having their cancer managed in secondary care. Comorbidities were common, including hypertension (38.8%), gastrointestinal disorders (29.9%) and mood disorders (24.4%). DISCUSSION Results suggest that there may be disparities in cancer prevalence between Māori and non-Māori patients, although this needs to be confirmed in other general practices. Furthermore, primary care appears to be responsible for most of the care in this patient cohort and workloads should be planned accordingly, particularly with the high incidence of comorbidities.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».