Modeling Reporting Delay in Cancer Incidence Counts in the Evolving US and Canadian Population–Based Cancer Registry Environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer incidence data collected by cancer registries in the United States and Canada are submitted to the North American Association of Central Cancer Registries, which publishes annual case counts for the two countries. To allow time to collect and report cases, counts for a given diagnosis year are initially published two years after the end of that year and updated annually. Initial counts typically underreport cases compared with updated counts due to reporting delays, potentially biasing estimated incidence trends. METHODS: Existing methods for estimating "delay-adjusted" counts are modified for this heterogeneous group of registries exhibiting different patterns of reporting delay. The new method can be applied to individual registries and combined to produce delay-adjusted rates for the entire population, as well as for geographic or demographic subpopulations. RESULTS: Steps involved in estimating delay-adjusted counts are illustrated for liver and intrahepatic bile duct cancer in White males, in which delay-adjusted rates exhibit a stabilized trend, in contrast to the rapid decline seen in observed (unadjusted) rates. Additionally, the new delay model reveals reporting delays varying across cancer sites, race, and ethnicity. Finally, an extended model provides validated delay-adjusted rates from preliminary data that reduces reporting time from 2 years to 1 year. CONCLUSIONS: Adjusting for reporting delay provides more accurate estimates of cancer incidence trends. The proposed method addresses practical issues of model implementation and continues the evolution of delay adjustment in cancer registries. IMPACT: The new model extends the use of delay adjustment to an important source of cancer surveillance statistics.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».