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Enregistrement W4229441317 · doi:10.3390/curroncol29050271

Understanding the Experience of Canadian Women Living with Ovarian Cancer through the Every Woman StudyTM

2022· article· en· W4229441317 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alicia Tone, Talin Boghosian, Alison Ross, Elisabeth Baugh, Alon D. Altman, Lesa Dawson, Frances Reid, Cailey Crawford

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaUniversity of TorontoOvarian Cancer Canada
Organismes subventionnairesOvarian Cancer Canada
Mots-clésMedicineOvarian cancerCancerGynecologyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Every Woman StudyTM: Canadian Edition is the most comprehensive study to date exploring patient-reported experiences of ovarian cancer (OC) on a national scale. An online survey conducted in Fall 2020 included individuals diagnosed with OC in Canada, reporting responses from 557 women from 11 Canadian provinces/territories. Median age at diagnosis was 54 (11−80), 61% were diagnosed between 2016−2020, 59% were stage III/IV and all subtypes of OC were represented. Overall, 23% had a family history of OC, 75% had genetic testing and 19% reported having a BRCA1/2 mutation. Most (87%) had symptoms prior to diagnosis. A timely diagnosis of OC (≤3 months from first presentation with symptoms) was predicted by age (>50) or abdominal pain/persistent bloating as the primary symptom. Predictors of an acute diagnosis (<1 month) included region, ER/urgent care doctor as first healthcare provider or stage III/IV disease. Regional differences in genetic testing, treatments and clinical trial participation were also noted. Respondents cited substantial physical, emotional, practical and financial impacts of an OC diagnosis. Our national survey has revealed differences in the pathway to diagnosis and post-diagnostic care among Canadian women with OC, with region, initial healthcare provider, specific symptoms and age playing key roles. We have identified many opportunities to improve both clinical and supportive care of OC patients across the country.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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