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Enregistrement W7132960669

Advanced Diagnostic Imaging and Differentiated Thyroid Cancer in Ontario: Detection, Incidence, Access, and Patient Outcomes

2023· dissertation· W7132960669 sur OpenAlexaboutno aff
Todd A. Norwood

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThyroid cancerIncidence (geometry)Context (archaeology)Odds ratioMedical imagingThyroidOdds
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overdetection of thyroid cancer from increasing use of diagnostic imaging is a leading hypothesis to explain worldwide incidence rate increases in the context of low and relatively stable mortality rates. In this dissertation, I present three studies that investigate factors and outcomes related to use of advanced diagnostic imaging in the incidence of differentiated thyroid cancer (DTC) in Ontario. In the first study, I classified pre-diagnostic pathways with advanced diagnostic imaging procedures as incidentally detected cases (IDCs) (otherwise non-incidentally detected, non-IDCs). I found that a up to 20% and 30% of female and male DTCs were IDCs, and that incidence rate ratios (IRR) for these cases (IRR, females: 3.45, 95% CI 3.00-3.96; males: 3.21, 95% CI 2.65-3.90) increased more rapidly than non-IDCs (IRR, females: 2.49, 95% CI 1.22-5.08; males: 2.38, 95% CI: 2.20-2.58) in the most recent period (2013-2017) compared to earliest (1998-2002). In the second study, I evaluated standardized imaging capacity and geographic access to imaging facilities associated with increasing incidence of IDCs. I found that CT and MRI imaging capacity were associated with higher odds of IDCs among males (odds ratio, OR: 1.26, 95% CI 1.01-1.57) and females (OR: 1.44, 95% CI 1.10-1.85), respectively. Drivetime (per 10 minutes) from patient residence to imaging facility was associated with higher odds of incidental detection of DTC outside rural areas (OR range: 1.06, 95% CI 1.02-1.12 in urban areas to 1.44, 95% CI 1.25-1.66 in large urban areas). In the third study, I used instrumental variable methods to compare five-year mortality and recurrence between IDCs and non-IDCs. While I did not identify a strong instrument—causing imprecise results—the findings show confounding by prognostic and clinical factors which are unavailable in the administrative data. Sensitivity analyses support the design and approach upon identification of a strong instrument. These findings show that use of advanced diagnostic imaging contributes to Ontario’s increases in DTC incidence. As use of advanced diagnostic imaging increases, incidence rates of patients with IDCs will continue increasing. Overall, these findings provide a foundation to conduct future epidemiological, clinical, and health services research of the burden of DTC in Ontario.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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