Does the Primary Care Experience Influence the Cancer Diagnostic Process?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To analyze the impact of patients' experience of care at their usual source of primary care on their choice of point of entry into cancer investigation process, time to diagnosis, and presence of metastatic cancer at time of diagnosis. Method. A questionnaire was administered to 438 patients with cancer (breast, lung, and colorectal) between 2011 and 2013 in four oncology clinics of Quebec (Canada). Multiple regression analyses (logistic and Cox models) were conducted. Results. Among patients with symptoms leading to investigation of cancer (n = 307), 47% used their usual source of primary care as the point of entry for investigation. Greater comprehensiveness of care was associated with the decision to use this source as point of entry (OR = 1.25; CI 90% = 1.06-1.46), as well as with shorter times between first symptoms and investigation (HR = 1.11; p = 0.05), while greater accessibility was associated with shorter times between investigation and diagnosis (HR = 1.13; p < 0.01). Conclusion. Experience of care at the usual source of primary care has a slight influence on the choice of point of entry for cancer investigation and on time to diagnosis. This influence appears to be more related to patients' perceptions of the accessibility and comprehensiveness of their usual source of primary care.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».