Population‐based cancer staging for oesophageal, gastric, and pancreatic cancer 2012‐2014: International Cancer Benchmarking Partnership <scp>SurvMark</scp>‐2
Notice bibliographique
Résumé
Cancer stage at diagnosis is important information for management and treatment of individual patients as well as in epidemiological studies to evaluate effectiveness of health care system in managing cancer patients. Population-based studies to examine international disparities on cancer survival by stage, however, has been challenging due to the lack of international standardization on recording stage information and variation in stage completeness across regions and countries. The International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP) previously assessed the availability and comparability of staging information for colorectal, lung, female breast and ovarian cancers. Stage conversion algorithms were developed to aggregate and map all stage information into a single staging system to allow international comparison by stage at diagnosis. In this article, we developed stage conversion algorithms for three additional cancers, namely oesophageal, gastric and pancreatic cancers. We examined all stage information available, evaluated stage completeness, applied each stage conversion algorithm, and assessed the magnitude of misclassification using data from six Canadian cancer registries (Alberta, Manitoba, Newfoundland, Nova Scotia, Prince Edward Island and Saskatchewan). In addition, we discussed five recommendations for registries to improve international cancer survival comparison by stage: (a) improve collection and completeness of staging data; (b) promote a comparable definition for stage at diagnosis; (c) promote the use of a common stage classification system; (d) record versions of staging classifications and (e) use multiple data sources for valid staging data.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».