Variation in lung cancer diagnosis in England
Notice bibliographique
Résumé
Objective There are several key investigations used in lung cancer diagnosis such as EBUS and PET scanning that some units have better access to than others. Part of the LungPath study aimed to access the degree of this inequality and measure how it affects lung cancer patients. Method Twenty willing NHS Trusts were randomly selected to participate in the LungPath study. Each centre agreed to submit data on each new lung cancer patient seen during the study period of six months. Data collected included anonymised pathology reports from all investigations performed along with clinical data and the dates of all radiological investigations performed. Each individual patient’s diagnostic pathway was mapped using the data collected. In addition, we collected information about typical waiting times for key investigations and whether these investigations were available on-site or at another institution. We analysed the patient pathways from the 20 different centres to see if there were differences in availability and use of Results We found there were dramatic differences in the availability and use of some key investigations, particularly EBUS and PET-scanning. We also found that the stage of the diagnostic pathway that these investigations were used varied and in many cases differed from national guidelines. Conclusion There are marked differences in the availability and use of EBUS and PET-scanning within different centres diagnosing lung cancer in England. There are implications for commissioners for more equal service provision and opportunities for education of clinicians to make best use of these resources.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».