Irish Prostate Cancer Outcomes Research (IPCOR) registry: cohort profile
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the Irish Prostate Cancer Outcomes Research (IPCOR) registry. The cohort was collected to inform and improve the prostate cancer journey of men in Ireland. PARTICIPANTS: Established in 2015, IPCOR was a unique large-scale prospective cohort study registering men with prostate cancer in Ireland. From 2016 to 2020, IPCOR collected data on 6816 men who were newly diagnosed with prostate cancer across 16 hospitals, both public and private. A comprehensive clinical dataset was collected, capturing detailed information on men's diagnosis, treatments and follow-up. In addition, a subset of 873 men completed patient-reported outcome measures. FINDINGS TO DATE: The IPCOR study has revealed several key insights into prostate cancer diagnosis and treatment in Ireland. The data indicate a high rate of diagnosis through opportunistic Prostate-Specific Antigen screening, with many cases identified at an early stage. FUTURE PLANS: IPCOR invites collaboration from the global cancer research community to use this resource to advance prostate cancer research and improve patient outcomes worldwide. IPCOR aims to continue updating long-term survival follow-up data for this cohort. It also plans to continue its collaborative approach with patients, engaging with the Lived Experience Advisory Panel in interpreting results emerging from this dataset. Moving forward, IPCOR is planning its next phase of the project, IPCOR 2.0. This will be a prospective, longitudinal, multi-centre clinical quality registry and biorepository.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».