Assessment of the epidemiological trends for prostate cancer using administrative data in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies have shown fluctuations in prostate cancer (PCa) incidence and prevalence over time and by region. Less is known about the most recent epidemiological trends by PCa disease stage. METHODS: This study was a population-based, sequential, cross-sectional analysis that used administrative health data from Ontario, Canada. After inclusion, patients were classified into non-metastatic (nm) PCa and metastatic (m) PCa. The primary study outcome was a description of temporal trends in the incidence and prevalence of PCa over the study period (2010-2019), stratified by disease state. Crude incidence and prevalence rates were estimated for each year in the study period. RESULTS: Overall, there were 131 718 men living with PCa in 2019. The incident cohort contained 86 123 patients with nmPCa (n=65 691, 76.3%), mPCa (n=8431, 9.8%), or unknown stage (n=12 001, 13.9%). The prevalence increased from 216 to 253 per 10 000 men between 2010 and 2019, respectively. Between 2011 and 2014, overall PCa incidence decreased from 20.9 to 15.4 per 10 000 men, followed by an increase to 18.8 per 10 000 in 2018. The nmPCa incidence rate was considerably higher compared with mPCa and followed a trend similar to the overall incidence. In contrast, the incidence rate for mPCa demonstrated a continuous increase from 1.5 per 10 000 in 2010 to 2.4 per 10 000 in 2018. CONCLUSIONS: The overall prevalence of PCa has risen steadily over the last decade, despite fluctuations in nmPCa incidence. The concurrent rise in mPCa and nmPCa requires further study regarding the burden of localized and systemic treatment.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».