Utilisation des données tirées des registres du cancer : concordance des données sur les causes de décès entre le Registre d’inscription des cas de cancer de l’Ontario et une étude longitudinale chez les patientes atteintes d’un cancer du sein
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Une comparaison a été faite entre les données tirées du Registre d’inscription des cas de cancer de l’Ontario (RICCO) et les données d’une cohorte prospective multicentrique formée de 1 655 patientes atteintes d’un cancer du sein sans envahissement ganglionnaire faisant l’objet d’un suivi clinique rigoureux. La concordance des causes de décès a été évaluée au moyen des statistiques Kappa. L’exactitude de la classification du RICCO a été évaluée par rapport à l’interprétation, par l’oncologue de l’étude du Mount Sinai Hospital (étude MSH), des données de cohorte rigoureusement suivies et servant d’étalon de référence. Les deux sources montraient un degré de concordance élevé (valeur Kappa [κ] de 0,88; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0,86 à 0,90) concernant le statut vital et la cause de décès. Lorsque les deux sources faisaient état d’un décès, le RICCO avait une sensibilité de 95 % (IC à 95 % : 90,5 à 98,8) et une spécificité de 88 % (IC à 95 % : 79,6 à 92,4). Le RICCO est un outil utile dans le cadre d’études épidémiologiques sur le cancer du sein, car il permet d’obtenir de l’information adaptée et facilement accessible concernant les causes de décès.
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 | 0,026 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».