Feasibility and stage at diagnosis for children with cancer: a pilot study on population-based data in a middle-income country using the Toronto childhood cancer stage guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim was to conduct a pilot study in a middle-income country testing the use of the Toronto Childhood Cancer Staging System by Population-Based Cancer Registry (PBCR). Methods: This study involved first the translation of the Australian pediatric cancer staging manual for 16 types of pediatric tumours. Four PBCRs from different regions of Brazil were selected for a pilot study. The study period was from 2005 to 2014, and data were collected from notification sources, including hospitals, pathological laboratories and routine medical records, and staging was done retrospectively. Results: We identified 1,560 pediatric cancer cases diagnosed between 2005 and 2014. Notably, 94.7% met Tier 1 criteria, and 91.9% met Tier 2 criteria. The PBCR from Curitiba (south region) demonstrated higher staging feasibility (99.3% Tier 1; 96.7% Tier 2) than from Aracaju (northeast) (87.5% Tier 1; 81.3% Tier 2). Most cases had localised or regional disease (77.7%), while 14.3% were metastatic, and 8.0% could not be staged. Osteosarcoma had the highest metastasis rate (50.0%). Conclusion: Our study demonstrates the feasibility of collecting pediatric cancer stage data from population-based registries in resource-limited settings, advancing our understanding of pediatric cancer outcomes in Brazil.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».