Gastric Cancer at a Nigerian Tertiary Referral Center: Experiences With Establishing an Institutional Cancer Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Nigeria, gastric cancer is the 10th most common and 9th most deadly malignancy. The limited availability of robust data makes further characterizing it challenging. The objective of this study was to assess the presentation, and management of gastric cancer in Nigeria using an institutional cancer registry. METHODS: We reviewed a prospective database of patients diagnosed with any gastric cancer at a single tertiary referral center over 15 years (2007-2022). Patients with suspected gastric cancer were surveyed for sociodemographics and then added to the institutional gastric cancer registry. Thereafter, periodic chart review and phone call was used to obtain investigation results, and survival data, respectively. Only patients with complete histopathology were included in analysis. RESULTS: 138 patients met inclusion criteria (mean age 55.3 years, 68.8% male). Patients typically presented with weight loss (119, 86.2%) and anorexia (92, 66.7%). Blood work (132, 95.7%) and ultrasound (80, 57.9%) were the most common investigations. Most fully staged patients presented with metastatic disease (39, 90.2%). Patients underwent at least one treatment modality (109, 79.0%), and most 54 (49.5%) underwent both chemotherapy and surgery. Patients undergoing surgery usually had resection of their tumor (58, 67.4%). The median time of follow-up was 45.6 months, and 51.4% (71) of patients were dead at that time point. CONCLUSION: Our gastric cancer database identified that most patients present with advanced disease and are undergoing at least one treatment modality. The next steps include initiatives to strengthen the quality of registry data, identify high-risk patients, and provide timely treatment.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».