Explaining regional variations in colon cancer survival in Ontario, Canada: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Regional variation in cancer survival is an important health system performance measurement. We evaluated if regional variation in colon cancer survival may be driven by differences in the patient population, their health and healthcare utilisation, and/or cancer care delivery. DESIGN: Population-based retrospective cohort study using routinely collected linked health administrative data. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Patients with colon cancer diagnosed between 1 January 2009 and 31 December 2012. OUTCOME: Cancer-specific survival was compared across the province's 14 health regions. Using accelerated failure time models, we assessed whether regional survival variations were mediated through differences in case mix, including age, sex, comorbidities, stage at diagnosis and colon subsite, potential marginalisation and/or prediagnosis healthcare. RESULTS: The study population included 16 895 patients with colon cancer. There was statistically significant regional variation in cancer-specific survival. Three regions had cancer-specific survival that was between 30% (95% CI 1.03 to 1.65) and 39% (95% CI 1.13 to 1.71) longer and one region had cancer-specific survival that was 26% shorter (95% CI 0.58 to 0.93) than the reference region. For three of these regions, case mix explained between 26% and 56% of the survival variation. Further adjustment for rurality explained 22% of the remaining survival variation in one region. Adjustment for continuity of primary care and the diagnostic interval length explained 10% and 11% of the remaining survival variation in two other regions. Socioeconomic marginalisation, recent immigration and colonoscopy history did not explain colon cancer survival variation. CONCLUSIONS: Case mix accounted for much of the regional variation in colon cancer survival, indicating that efforts to monitor the quality of cancer care through survival metrics should consider case mix when reporting regional survival differences. Future work should repeat this approach in other settings and other cancer sites considering a broad range of potential mediators.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».