Chemotherapy use in ovarian cancer patients diagnosed 2012–2017 in Australia, Canada, Norway and the UK: An International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP) population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe use of chemotherapy in patients with ovarian cancer in national or sub-national populations of Australia, Canada, Norway and the UK. METHODS: Linked population-based data sources were used to describe use and time to chemotherapy initiation in ovarian cancer patients diagnosed in study periods during 2012-2017. Random-effects meta-analysis characterised the size of interjurisdictional variation. RESULTS: Among 39,879 patients, chemotherapy use ranged from 49 % (Wales) to 75 % (Manitoba). Across jurisdictions, chemotherapy use was higher in advanced disease (79 %, 95 %CI: 74 %-83 %), and lower for stages 1-2 or localised/regional disease (54 %, 95 %CI: 48 %-60 %). Within jurisdictions, chemotherapy use was similar in patients aged 15-64 and 65-74 and then decreased sharply with increasing age. There was large interjurisdictional variation in chemotherapy use in patients aged 85-99 years with advanced disease, being, for example, 23 % (95 %CI: 20 %-25 %) in England and 61 % (95 %CI: 51 %-70 %) in Ontario. However, jurisdictions with the highest chemotherapy use in recorded advanced stage, including Ontario, tended to have higher percentage of missing stage information. Overall, time from diagnosis to chemotherapy initiation was shorter in New South Wales and Victoria and longer in Scotland and Wales. In patients with advanced disease, interjurisdictional variation in time-to-treatment was limited. CONCLUSIONS: Even within the same age groups and stage strata, use of chemotherapy varied substantially between jurisdictions during the mid-2010s. Future work should examine use of surgery in combination with chemotherapy. The reasons for the international variation in chemotherapy use and its contribution to international variation in survival should be established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».