Abstract A10: Using large linked databases to understand cancer care access in northwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Residents in Ontario, Canada have universal public health insurance, and the Ontario Health Insurance Plan (OHIP) and almost all medically necessary services are captured in large linked databases. We leveraged these databases through the Ontario Cancer Data Linkage Project (cdLINK), to help us better understand access to cancer care for patients who reside in Northwestern Ontario, Canada. Northwestern Ontario is an area that covers a large geographic landmass (>385,000 square kilometers) with low population density (0.4 people per square kilometer), and these factors often make the provision of health care challenging. This population-based retrospective study used the Ontario Cancer Registry (OCR) to define a cancer cohort of all residents of Northwestern Ontario who had a primary diagnosis of cancer, who were alive for at least 30 days, and who died from any cause between 2010 and 2016. Each index cancer case was linked with OHIP and Registered Persons Database (RPDB), and from these administrative sources we defined whether a consultation occurred, as well as selected sociodemographic factors associated with a consultation. We identified 2583 index cases (2010-2016). Of these, 78% (n=2007/2583) had receipt of a specialist consultation, defined as either a medical or radiation oncologist consultation. Factors associated with not receiving a specialist consultation included older age (p<0.0001, Odds Ratio (OR) 0.29; 95% Confidence Interval (CI) 0.19-0.44) and rural residence (p<0.0001, OR 0.48; 95% CI 0.48-0.72). Factors associated with receiving a specialist consultation included increased duration of disease (p<0.0001, OR 1.32; 95% CI 1.19-1.46), a diagnosis of breast cancer (p<0.0001, OR 2.51; 95% CI 1.43-4.42), and a diagnosis of lung cancer (p<0.0001, OR 1.77; 95% CI 1.38-2.26). Linkage of administrative health records offers an important opportunity to understand access to care and factors associated with access to care. Future planned research will explore health services utilization and outcomes from cancer care in residents of Northwestern Ontario. Citation Format: Michela Febbraro, Michael Conlon, Joseph Caswell, Nicole Laferierre. Using large linked databases to understand cancer care access in northwestern Ontario, Canada [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Modernizing Population Sciences in the Digital Age; 2019 Feb 19-22; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(9 Suppl):Abstract nr A10.
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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».