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Enregistrement W3171523520 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e16219

Pancreatic cancer outcomes in Nova Scotia: Searching for small windows of opportunity.

2021· article· en· W3171523520 sur OpenAlexaffabout
Peiran Sun, Ravi Ramjeesingh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensNova Scotia Cancer CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCharlson comorbidity indexReferralPancreatic cancerCancerStage (stratigraphy)Multivariate analysisProportional hazards modelNova scotiaChemotherapySurgeryRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16219 Background: While pancreatic cancer (PC) globally has poor outcomes, there are still regional variation in PC outcomes in Canada. Nova Scotia (NS) has been documented to have some of the worst outcomes in PC but the details and barriers to the care of PC in NS have never been analyzed. Methods: A retrospective chart review was performed on PC patients (pts) diagnosed in NS from 2013 to 2017 for patient characteristics, referral pattern, treatments and wait times. Cox proportional hazards methods were used to analyze overall survival (OS) with Age, Stage, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (PS), Charleston Comorbidity Index (CCI), receiving ERCP and receiving chemotherapy as covariates in the multivariate analysis. Results: 667 consecutive pts were identified, which included 357 males and 310 females with a median age of 71 at diagnosis. 42 (6.25%) lived beyond 2 years, while 163 (24.4%) survived for under 30 days and 260 (39%) survived for under 60 days. Patients with a limited survival (under 30 days) when compared to pts who survived > 60 days are older (mean 75 vs 71, P < 0.05), had a higher proportion of ECOG > 2 (81.6% vs 20.3%, P < 0.01), and a higher proportion of stage 4 disease (73.9% vs 41.2%, P < 0.01). There was no significant difference in any measure of wait times. Pts with limited survival were less likely to be seen by Medical Oncology (MO) (20.9% vs 70.9%, P < 0.001), and less likely to receive chemotherapy (1.2% vs 45%, P < 0.001) or ERCP (27% vs 53.8%, P < 0.01). Multivariate analysis showed that receiving ERCP (P = 0.027) and chemotherapy(P < 0.001) are independent predictors of survival, even when accounting for PS, CCI, stage, and age. Conclusions: Analysis of PC outcomes in NS demonstrates a large proportion of pts dying within 30 days of diagnosis. Those pts are older and present with higher stage and worse PS but did not have any significant difference in diagnostic and referral wait times. Those pts receive fewer referrals to Oncology services, fewer potentially life prolonging treatments and we uniquely discovered ERCP as an independent predictor of survival in our population. While further work is needed, this study characterized some of the unique challenges of PC care in NS as a province with a higher proportional of older adults and highlights potential opportunities to improve early healthcare delivery in older adults with limited windows for care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,314
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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