Descriptive Epidemiology of Hospitalization of Patients with a Rare Tumor in an Italian Region
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Rare tumors (RT) collectively account for one quarter of all malignancies in Italy. The low frequency and the large heterogeneity in natural history and outcome of individual diseases, together with a scarcity of epidemiological information make them a challenge for clinical practice, as well as for public healthcare organizations. We conducted a retrospective study to quantify the burden of hospitalization in a real-word setting in patients diagnosed with these diseases in an Italian region. METHODS: RT patients were tracked along all hospital stays from 2000 to 2019 using hospital discharge records. Frequency of hospitalizations, average time spent in hospital and median timespan between consecutive admissions were considered. Re-hospitalization rates were analyzed through a multivariable negative binomial regression analysis to adjust for confounding and allowing for over-dispersion in count data. RESULTS: As a whole, 57,329 patients were identified at first stay for all studied tumors. A total of 183,959 admissions were retrieved, along a median of 3 hospitalizations per patient. Median timespan between hospitalizations shortened in the course of the study years (12.5 months in 2000-2004 to 5.4 months in 2015-2019). The overall re-hospitalization rate increased from 0.92 per patient/year (95% CI = 0.81-1.04) in 2000-2004 to 2.17 (95% CI = 1.90-2.47) in 2015-2019. CONCLUSIONS: Overall, the hospitalization rate of patients with a RT increased in the twenty years since the 2000 and particularly doubled starting from 2015. A higher burden of hospitalizations was found for tumors of the central nervous system, thoracic cavity, digestive tract and sarcomas. To the best of our knowledge this is the first paper related to access to Italian healthcare facilities of patients with these tumors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».