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A text-mining approach to obtain detailed treatment information from free-text fields in population-based cancer registries: A study of non-small cell lung cancer in California

机译:一种文本挖掘方法可从基于人群的癌症登记中的自由文本字段中获取详细的治疗信息:加利福尼亚的非小细胞肺癌研究

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摘要

BackgroundPopulation-based cancer registries have treatment information for all patients making them an excellent resource for population-level monitoring. However, specific treatment details, such as drug names, are contained in a free-text format that is difficult to process and summarize. We assessed the accuracy and efficiency of a text-mining algorithm to identify systemic treatments for lung cancer from free-text fields in the California Cancer Registry.
机译:背景基于人群的癌症登记处拥有所有患者的治疗信息,这使他们成为进行人群水平监测的极好资源。但是,具体的治疗细节(例如药物名称)以自由文本格式包含,难以处理和总结。我们评估了一种文本挖掘算法的准确性和效率,该算法可从加利福尼亚癌症登记处的自由文本字段中识别肺癌的系统治疗。

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