Prostate Cancer and Ontario: An Analysis of Overdiagnosis and Biopsy Trends Across Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Prostate Cancer is the most diagnosed cancer in Canada with 1 in 6 men being diagnosed with the disease over their lifetime. Despite the widespread use of early detection (in the form of PSA tests and prostate biopsies) previous studies have shown discrepancies in whether these efforts are effective in reducing mortality rates from the disease itself. Using data from Ontario healthcare databases, along with a survey sent to Ontario urologists, our study attempts to discern whether variations in prostate biopsy rates across Ontario correlate to prostate cancer incidence and/or mortality rates. This will provide a descriptive picture of biopsy practices across Ontario as well as shed insight on whether there is overdiagnosis occurring of prostate cancers which, if not detected, would not have affected the individual in their lifetime. The ICES database (which has access to various records like OHIP and Cancer Care Ontario) will be used to compare incidence, mortality, and biopsy rates for prostate cancer during the time period of 1994-1998 and 2003-2007. Additionally, 149 urologists in Ontario were sent a 10 scenario questionnaire attempting to discern their tendency to biopsy patients with more ambiguous test results. Final results will be available at the time of the conference. Current preliminary analysis shows large variability across Ontario. Despite being the most diagnosed cancer in Canada, there seems to be wide variation in the behavior of urologists. Future policies should aim to standardize practices to ensure best possible care of patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».