Oesophageal and Gastric Cancer: optimising care and outcomes in changing clinical practice: Slokdarm- en maagkanker : verbeteren van zorg en uitkomst in een veranderend zorglandschap
Notice bibliographique
Résumé
Improving quality of care for patients with oesophageal and gastric cancer is a major challenge as the incidence is relatively low and most patients have an advanced disease at time of diagnosis. The studies presented in this thesis aimed to give more insight in the provided care and outcomes for patients with oesophageal and gastric cancer in daily clinical practice. It was shown that the hospital of diagnosis influences the probability to receive curative treatment for oesophageal and gastric cancer. Moreover, its impact on survival indicates that treatment decision-making may be improved for patients with these malignancies. It was also shown that survival improved for patients with oesophageal cancer the last 26 years, probably due to the introduction of neoadjuvant chemoradiotherapy and centralisation of surgery. Survival of patients with gastric cancer improved as well in the period after centralisation of surgery. Nevertheless, many gastric cancer patients that are eligible for perioperative treatment do not receive the adjuvant component of perioperative treatment or they do not receive chemotherapy at all in addition to surgery. Furthermore, survival remained stable for patients with metastatic gastric cancer, despite an increase in the use of palliative chemotherapy. To conclude, the studies in this thesis addressed several important challenges in diagnosis and treatment of oesophageal and gastric cancer.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».