Accuracy of germ cell tumor histology and stage within a Canadian cancer registry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer registries are the mainstay for Canadian population-based cancer statistics. Data are collected in provincial and territorial registries, including the Nova Scotia Cancer Registry (NS CR). The goal of this study was to determine the accuracy of NS CR data for germ cell tumors (GCT). METHODS: This analysis included all NS CR patients diagnosed with GCT from 2006-2015. The date and method of diagnosis, primary site, histology, and stage were recorded from the NS CR and compared to each patient's chart. Any discrepancies between the two sources were reviewed and reasons behind the discrepancies recorded. RESULTS: A total of 229 patients made up the study cohort. Using NS CR data, 57.6% had seminoma, 34.5% non-seminoma (NSG CT), and 7.9% other. Discrepancies in pathology were noted in 16 patients (7.0%). Using NS CR staging data (available in 185 cases), 71.9% had stage I, 12.4% stage II, 11.9% stage III, and 3.8% other. Discrepancies in stage were noted in 32 patients (17.3%) with NS CR data downstaging eight patients (4.3%) and upstaging 21 patients (11.4%). The site of the primary GCT was discrepant in 12 patients (5.2%). The date of diagnosis was accurate within one week for all patients except one. CONCLUSIONS: Higher-level NS CR data, such as date of diagnosis and overall pathological diagnosis, appear relatively accurate; however, there are inaccuracies in histological subtype and stage. This study raises awareness of these gaps and highlights key areas for improvement in educating registry personnel who interpret and enter data about the uniqueness of GCT pathology, staging, and interpretation of tumor markers.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».