Using real-world, population-level data to assess the uptake of active surveillance for low-grade prostate cancer before and after the release of clinical guidelines
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical guidelines recommend active surveillance (AS) as the preferred strategy for men with localized grade group (GG) 1 prostate cancer (PCa). We determined if the percentage of GG1 PCa patients in Ontario, Canada, managed by AS changed after the introduction of AS clinical guidelines and assessed adherence to the recommended followup protocol. METHODS: Using Ontario administrative databases, we conducted a time series analysis (autoregressive integrated moving average [ARIMA] models) in a population-based cohort of men diagnosed with GG1 PCa (2010-2018). Men were classified as managed by AS if they had repeat (confirmatory) biopsy within two years. Sensitivity analyses (treatment classification variation) and secondary analyses (low-risk GG1 and GG2 PCa) were conducted. RESULTS: We identified 12 236 eligible GG1 PCa patients, of which 7749 (63.3%) were initially managed by AS. Percentage AS increased from 44% in 2010 to 81% in 2018. Interrupted time series analysis estimated an immediate step change of 6.2 percentage points (95% confidence interval [CI] 3.0, 9.4) and a difference in slope of -2.3 percentage points (95% CI -6.9, 2.3) per year. Findings were robust to sensitivity analyses and similar for low-risk PCa. Adherence to monitoring and AS uptake in GG2 patients were not associated with guideline publication. Limitations include lack of treatment intent information in administrative data. CONCLUSIONS: The use of AS for low-grade PCa patients in Ontario increased from almost one in two patients in 2010 to four in five patients in 2017/2018. Adoption appeared to reflect the growing acceptance of AS prior to the guidelines, as well as an increase in response to the guideline introduction.
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 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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».