MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389683234 · doi:10.1002/hed.27588

Elucidating survival and functional outcomes in patients with primary head and neck malignancies treated in academic versus community settings

2023· article· en· W4389683234 sur OpenAlexaff
Karen Y. Choi, Shivam Patel, Ciarán Lane, Jacqueline Tucker, Kimberly Chan, Sandeep Pradhan, Sean S. Mahase, Samantha Tam, Tonya S. King

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGastrostomy tubeGastrostomyHead and neck cancerTracheotomyProportional hazards modelRetrospective cohort studyFeeding tubeSurvival analysisInternal medicineLog-rank testCancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Differences in treatment outcomes between community or academic centers are incompletely understood. METHODS: Retrospective review of head and neck cancer patients between 2010 and 2020 in a rural health region. Kaplan-Meier curves and log-rank tests were used to evaluate survival outcomes, along with bivariate and multivariable Cox proportional hazards models. Linear regression was used for functional outcomes of tracheotomy and gastrostomy tube dependence. RESULTS: Two hundred and forty-eight patients treated at an academic center were compared with 94 patients treated in community centers. In multivariable analysis, the risk of death (HR = 0.60, p = 0.019), and risk of recurrence were lower (HR = 0.29, p < 0.001) for patients treated in academic centers. Patients treated in community centers had longer gastrostomy tube dependence (p = 0.002). CONCLUSION: Our findings suggest that treatment at an academic center was associated with a lower risk of recurrence and shorter gastrostomy tube dependence compared to treatment in the community.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHead & NeckMême sujetHead and Neck Cancer StudiesTravaux en français237 207