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Enregistrement W4323351252 · doi:10.1093/jcag/gwac036.056

A56 DEVELOPMENT OF A PROGNOSTIC SURVIVAL MODEL FOR PATIENTS DIAGNOSED WITH PANCREATIC CANCER IN ONTARIO

2023· article· en· W4323351252 sur OpenAlexafffundabout
Patrick M. A. James, Anastasia Gayowsky, M Salim, Hsien Seow, Rinku Sutradhar, Peter Tanuseputro, Natalie G. Coburn, Julie Hallet, Amy T. Hsu, Alyson Mahar, Colleen Webber

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensQueen's UniversityBruyèreHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePancreatic cancerCancerInternal medicineProportional hazards modelCancer registryCohortStage (stratigraphy)Survival analysisOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pancreatic adenocarcinoma (PAC) is a deadly disease with an overall 5-year survival of less than 8%. The current literature on patient outcomes are limited by small samples sizes and patients enrolled in clinical trials. There are no prognostic tools for patients with pancreatic cancer. Purpose To develop a prognostic survival model for patients with pancreatic cancer Method All patients with a diagnosis of pancreatic cancer cancer from January 2007 to December 2020 were identified through the Ontario Cancer Registry. The primary outcome was survival. The cohort was used to develop a multivariable cox proportional hazards regression model with baseline characteristics under a backward stepwise variable selection process to predict the risk of mortality. Covariates included patient age, sex, tumour location, cancer stage, treatment types, distance to a cancer centre, hospitalizations, comorbidities, access to family physician, and symptoms as captured using the Edmonton Symptom Assessment System datasets. Result(s) There was a total of 17,450 pancreatic cancer patients in the cohort, 48% of which were female and the mean age was 72 years. 44% of patients presented with a tumor in the head of the pancreas. Among those with stage data (44%), 24% were stage IV at diagnosis. Mean survival was approximately 0.7 years. Approximately 60% were hospitalized in the 3 months prior to diagnosis. Almost all patients had a family doctor rostered (95%). In multivariate analysis, key predictors of survival assessed at the time of diagnosis were age, sex, tumour location in the pancreas, stage at diagnosis, pain, appetite functional status and treatment choice (all p<0.001). Using these variables, we created a prediction model that can estimate one-year probability of death with high discrimination (area under the curve = 0.82, c-statistic 0.76). Conclusion(s) Our model accurately predicts one-year pancreatic cancer survival risk using clinical symptom and performance status data. The model has the potential to be a useful prognostic tool that can be completed by patients and their caregivers in support of patient-centered care. Please acknowledge all funding agencies by checking the applicable boxes below CIHR Disclosure of Interest None Declared

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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