Accuracy of Recorded Tumor, Node, and Metastasis Stage in a Comprehensive Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The benefits of recording the tumor, node, and metastasis (TNM) stages of cancer patients are well accepted, but little is known about how accurately this is performed. An audit was performed to determine the accuracy of recorded stage and to act as a baseline before the implementation of an education program. PATIENTS AND METHODS: All new patient referrals to Princess Margaret Hospital between July 1 and August 31, 1997, were reviewed. An audit panel composed of five health record technicians (HRTs) and 10 doctors was assembled. Each auditor reviewed 10% of the health record. If there was a discrepancy between the stage in the health record and the auditor stage, then the final stage was determined by the audit committee. Analysis of the agreement between the health record, the physician auditor, the HRT auditor, and the final stage was performed. RESULTS: A total of 855 patients were referred with a new diagnosis of a malignancy for which there was a TNM stage system; 833 patients (97.4%) had a stage assigned. There was agreement between the health record stage and final stage in 80% (95% confidence interval [CI], 77% to 82%) of cases for clinical stage, compared with 90% (95% CI, 87% to 92%) for pathologic stage. Of the major site groups, lung was the least accurately recorded. The most common major discrepancies were due to the recording of X when a definite category could be assigned. CONCLUSION: This audit demonstrates the importance of staging and provides impetus to develop staging guidelines and education programs.
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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 | 0,011 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».