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Enregistrement W7139522908

Epidemiology and Treatment Outcomes for Metastatic Spinal Tumours: An Ontario Cohort Study

2025· dissertation· W7139522908 sur OpenAlexaboutno aff
Husain Shakil

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologySocioeconomic statusIncidence (geometry)Cohort studyCohortEpidemiology of cancerProstate cancerHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal metastases are a marker of advanced cancer, often dramatically affecting a patient’s quality of life. This thesis provides a contemporary evaluation of the epidemiology and treatment outcomes of spinal metastases in Ontario, Canada. The purpose is to address selected critical gaps in existing literature. First, a population-based epidemiological analysis from 2007 to 2019 identified increasing incidence and changing demographics among spinal metastasis patients, particularly highlighting the rising proportion of older patients and those with prostate cancer. Notably, significant variability was observed in the timing of spinal metastasis based on primary cancer type, with lung cancer exhibiting the highest risk shortly after initial cancer diagnosis. Second, this thesis introduced days at home (DAH) as a novel patient-centred outcome measure and validated its clinical application to this patient population. Results indicated substantial variability in DAH, influenced notably by primary cancer type. Patients with gastrointestinal, lung, and melanoma cancers experienced shorter home time compared to those with myeloma, thyroid, lymphoma, breast, or prostate cancers. Third, a comparative cohort study was developed to explore socioeconomic disparities in outcomes, revealing that patients from lower socioeconomic neighbourhoods had significantly fewer DAH and increased mortality post-treatment. These findings underscore persistent healthcare inequities despite publicly funded healthcare access for all Ontario residents. Last, an integrated clinical prediction model was developed and validated, termed the HOME (Home time and Overall survival after Metastatic spine tumour surgery Estimator) score. This model reliably predicts home time and survival outcomes, facilitating personalized treatment decision-making. Overall, this thesis provides insights into the epidemiology and outcomes associated with spinal metastases, highlighting critical implications for clinical practice, healthcare planning, and future policy. It underscores the importance of patient-centred metrics such as DAH and identifies key populations at increased risk of poor outcomes, particularly emphasizing socioeconomic factors and those diagnosed with lung cancer. These findings advocate for targeted interventions and equity-focused policies to enhance care quality and outcomes for patients with spinal metastases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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