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Enregistrement W4385514010 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.27109

Analysis of Time to Treatment and Survival Among Adults Younger Than 50 Years of Age With Colorectal Cancer in Canada

2023· article· en· W4385514010 sur OpenAlexafffundabout
Matthew Castelo, Lawrence Paszat, Bettina E. Hansen, Adena Scheer, Neil Faught, Lena Nguyen, Nancy N. Baxter

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineProportional hazards modelColorectal cancerPopulationRetrospective cohort studyCohortConfoundingCancerConfidence intervalSurvival analysisCohort studyInternal medicineSurgeryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Colorectal cancer (CRC) is uncommon in adults younger than 50 years of age, so this population may experience delays to treatment that contribute to advanced stage and poor survival. Objective: To investigate whether there is an association between time from presentation to treatment and survival in younger adults with CRC. Design, Setting, and Participants: This retrospective cohort study used linked population-based data in Ontario, Canada. Participants included patients with CRC aged younger than 50 years who were diagnosed in Ontario between 2007 and 2018. Analysis was performed between December 2019 and December 2022. Exposure: Administrative and billing codes were used to identify the number of days between the date of first presentation and treatment initiation (overall interval). Main Outcomes and Measures: The associations between increasing overall interval, overall survival (OS), and cause-specific survival (CSS) were explored with restricted cubic spline regression. Multivariable Cox proportional hazards models were also fit for OS and CSS, adjusted for confounders. Analyses were repeated in a subset of patients with lower urgency, defined as those who did not present emergently, did not have metastatic disease, did not have cross-sectional imaging or endoscopy within 14 days of first presentation, and had an overall interval of at least 28 days duration. Results: Among 5026 patients included, the median (IQR) age was 44.0 years (40.0-47.0 years); 2412 (48.0%) were female; 1266 (25.2%) had metastatic disease and 1570 (31.2%) had rectal cancer. The lower-urgency subset consisted of 2548 patients. The median (IQR) overall interval was 108 days (55-214 days) (15.4 weeks [7.9-30.6 weeks]). Patients with metastatic CRC had shorter median (IQR) overall intervals (83 days [39-183 days]) compared with those with less advanced disease. Five-year overall survival was 69.8% (95% CI, 68.4%-71.1%). Spline regression showed younger patients with shorter overall intervals (<108 days) had worse OS and CSS with no significant adverse outcomes of longer overall intervals. In adjusted Cox models, overall intervals longer than 18 weeks were not associated with significantly worse OS or CSS compared with those waiting 12 to 18 weeks (OS: HR, 0.83 [95% CI, 0.67-1.03]; CSS: HR, 0.90 [95% CI, 0.69-1.18]). Results were similar in the subset of lower-urgency patients, and when stratified by stage. Conclusions and relevance: In this cohort study of 5026 patients with CRC aged younger than 50 years of age in Ontario, time from presentation to treatment was not associated with advanced disease or poor survival. These results suggest that targeting postpresentation intervals may not translate to improved outcomes on a population level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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