Regional Variation in Ovarian Cancer Treatment in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ovarian cancer (OC) affects about 1 in 70 Canadian women and is the fifth ranking cause of cancer deaths among women.About 2800 new cases of ovarian cancer are expected in 2016 in Canada, and approximately 45% are in Ontario.There are significant regional differences in prevalence and survival outcomes across Canada among women with OC.This study aims to assess the regional differences in the patient profile, treatment patterns, health care resource utilization and clinical outcomes of patients with OC in Ontario.Methods: A retrospective cohort of 2199 patients was identified from the Ontario administrative health databases.Study subjects were women (≥18 years) diagnosed with OC and treated under the Ontario provincial health insurance plans between January 1, 2007 and December 31, 2011.Descriptive statistics were presented for all patient demographics and baseline characteristics data overall and by region.Health regions were grouped based on 14 predefined public health units in Ontario.To identify predictors of patient centered health outcomes (overall survival, relapse, time to first surgery and time between first and second surgery) multivariate Cox proportional hazards regression was used.Time to surgery, relapse and survival was assessed with the Kaplan Meier estimate of the survival function.Results: There is a difference in time to death (months; p<0.001) and time to treatment (weeks; time to first surgery (p<0.001) and time to follow up surgery (weeks; p=0.001)) between LHINs, but no difference in time to disease relapse (p=0.069).Region was a predictor in time to death and time to first surgery, but not a predictor with disease relapse or time to second surgery from index date.The overall mean (SD) time to death was 39.32 (0.93) months and 83.21 (1.88) weeks for time to disease relapse.The overall cost of prescription medications was $5,589.4CAD per patient and South East LHIN had the greatest mean cost in prescription per patient of $19,239.5 CAD compared to Hamilton Niagara having the lowest mean cost of $1,683.7 CAD Conclusion: There is a difference in clinical outcomes and time to treatment between LHINs in Ontario, study findings merit further investigation in factors that drive such variations.Better detection and patient education, standardizing care and improved access to care may improve patient health outcomes and reduce regional variation in patient care.RESUME Objectifs: Le cancer de l'ovaire (OC) affecte environ 1 Canadien sur 70 et est la cinquième cause de mortalité due au cancer chez les femmes.Environ 2800 nouveaux cas de cancer de l'ovaire sont prévus en 2016 au Canada et environ 45% en Ontario.Il existe des différences régionales significatives dans la prévalence et les résultats de survie partout au Canada chez les femmes avec OC.Cette étude vise à évaluer les différences régionales dans le profil des patients, les modes de traitement, l'utilisation des ressources de soins de santé et les résultats cliniques des patients avec OC en Ontario.Méthodes: Il s'agit d'une étude rétrospective observationnelle de 2199 patients a été identifiée utilisent les bases de données administratives de l'Ontario.Les patientes de l'étude sont des femmes (≥18 ans) atteintes d'un cancer ovaire et traités selon les régimes provinciaux d'assurance-maladie de l'Ontario entre le 1er janvier 2007 et le 31 décembre 2011.Des statistiques descriptives ont été présentées pour toutes les données démographiques et les données de base des patients en général et par région.Les régions géographiques ont été regroupés en fonction de 14 unités de santé publique prédéfinies.Pour identifier les prédicteurs des résultats de santé axés sur le patient (survie globale, temps de récidive de la maladie, temps de la première chirurgie et temps entre la première et la deuxième chirurgie), on a utilisé une régression multivariée des risques proportionnels de Cox.Le temps prix pour recevoir la chirurgie, récidive de la maladie et de décès a été évalué avec l'estimation de Kaplan Meier de la fonction de survie.Résultats: Les résultats bruts pour le temps moyenne (DS) du mort et de récidive de la maladie était 39.32 (0.93) mois et 82.21 (1.88) semaine, respectivement.Il y a une différence dans le temps de mourir (p <0,001) et le temps de traitement (durée de la première chirurgie (p <0,001) et délai de suivi (p = 0,001) entre les RLISS, mais aucune différence dans le temps pour la récidive de la maladie (P = 0,069).La région était un prédicteur dans le temps jusqu'à la mort et le temps de la première chirurgie, mais pas un prédicteur avec récidive de la maladie ou le temps de la deuxième chirurgie à partir de la date d'index.Le coût global des médicaments d'ordonnance était de $5 589,4 par patient et le RLISS du Sud-Est avait le coût moyen le plus élevé en ordonnance par patient de $19 239.5 comparativement à Hamilton Niagara ayant le coût moyen le plus bas de $1 683.7.Conclusion: Il y a une différence dans les résultats cliniques et le temps de traitement entre les RLISS en Ontario, résultats de l'étude méritent une enquête plus approfondie sur les facteurs qui entraînent ces variations.Une meilleure détection et l'éducation des patients, la standardisation des soins et l'amélioration de l'accès aux soins peuvent améliorer les résultats en matière de santé des patients et réduire les variations régionales dans les soins aux patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».