Supplementary Material for: A retrospective analysis of the diagnosis of gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors (GEP-NETs) at The Ottawa Hospital Cancer Centre (TOHCC) over the last decade including COVID-19 pandemic period.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The incidence of NETs is rising. Our objective was to assess trends in GEP-NETs diagnosis (June 2010 to June 2021) at TOHCC and to explore whether early COVID-19 pandemic data impacted these trends. Methods: This was a single center retrospective chart review of data collected from June 2010 to June 2021. We searched all databases, including OACIS/EPIC, PACS and OPIS and found 647 GEP-NET patients. Descriptive analyses were performed using frequencies and related percentages. Results: Of 647 patients with GEP-NETs, the small bowel was the most common primary location (n=210, 32.4%), followed by the pancreas (n=118, 18.2%), and unknown primary location (n=99, 15.3%). Most of the cases were classified as metastatic or locally advanced at the initial presentation. There has been no significant variation in the frequency distribution of these cases over the last decade. Stages 1 and 2 were found in 158 cases (23.8%), and lower GI tumors were the most common disease among them (n=88, 55.7%). There were 5 lower GI cases in 2010-2011 and average number per registration year was 5.5 until 2016-2017, after which time the number of cases increased to 10, 15, 11 and 13 during the last 4 years. Regarding early stage pancreatic and upper GI NETs, the total number of cases was 52 (32.9%) and 18 (11.4%), respectively. The average number of cases per registration year for pancreatic tumors was 4.7, while that for upper GI tumors was 1.6 over the last decade. Discussion: At our center, most GEP-NETs presented in an advanced setting. Small bowel is the most common location overall. The incidence of early stage disease has increased. Disease detection for all GEP-NETs was consistent throughout the last decade, except for the lower GI cases that have increased since mid-2017, perhaps reflecting the adoption of Ontario FIT testing. Despite endoscopy closures and disruption of some diagnostic services during the pandemic, cases of GEP-NETs for all stages did not decrease.
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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,459 | 0,031 |
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 ».