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Ovarian carcinoma diagnosis

2000· article· en· W1522554466 sur OpenAlexaboutno aff
Barbara A. Goff, Lynn S. Mandel, Howard G. Muntz, Cindy Melancon

Notice bibliographique

RevueCancer · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOvarian carcinomaStage (stratigraphy)DiseaseCarcinomaOvarian cancerPelvic painDepression (economics)Abdominal painGynecologyObstetrics and gynaecologyInternal medicineCancerObstetricsSurgeryPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ovarian carcinoma often is called the "silent killer" because the disease usually is not detected until an advanced stage. The authors' goal was to evaluate preoperative symptoms and factors that may contribute to delayed diagnosis for women with ovarian carcinoma. METHODS: A two-page survey was distributed to 1500 women who subscribe to CONVERSATIONS!, a newsletter about ovarian carcinoma. Because the survey could be copied and given to other patients, 1725 surveys were returned from women in 46 states and 4 Canadian provinces. RESULTS: The median age of the surveyed women was 52 years, and 70% had Stage III or IV disease (International Federation of Gynecology and Obstetrics). When asked about symptoms before the diagnosis of ovarian carcinoma, 95% reported symptoms, which were categorized as abdominal (77%), gastrointestinal (70%), pain (58%), constitutional (50%), urinary (34%), and pelvic (26%). Only 11% of women with Stage I/II and 3% with Stage III/IV reported no symptoms before their diagnosis. Women who ignored their symptoms were significantly more likely to be diagnosed with advanced disease compared with those who did not (P = 0.002). The time required for a health care provider to make the diagnosis was reported as less than 3 months by 55%, but greater than 6 months by 26% and greater than 1 year by 11%. Factors significantly associated with delay in diagnosis were omission of a pelvic exam at first visit; having a multitude of symptoms; being diagnosed initially with no problem, depression, stress, irritable bowel, or gastritis; not initially receiving an ultrasound, computed tomography, or CA 125 test; and younger age. The type of health care provider seen initially, insurance, and specific symptoms did not correlate with delayed diagnosis. CONCLUSIONS: This large national survey confirms that the majority of women with ovarian carcinoma are symptomatic and frequently have delays in diagnosis.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations505
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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