Predictors of preoperative delays before radical cystectomy for bladder cancer in <scp>Q</scp> uebec, <scp>C</scp> anada: a population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterise and measure different components of preoperative delays experienced by patients with bladder cancer before radical cystectomy (RC) in the province of Quebec, Canada and to identify the predictors of long waiting times. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using the data of patients who underwent RC for bladder cancer between 2000 and 2009 in Quebec. The cohort was obtained with the linkage of two provincial health databases: the Régie de l'assurance maladie du Québec database (data on medical services dispensed to Quebec residents), and the Fichier des évenements démographiques de l'Institut de la statistique du Québec database (demographic data on births and deaths). For the entire cohort, we determined several components of delay from first medical visit related to bladder cancer symptoms until RC. Predictors of long delays were analysed using logistic regression. RESULTS: We analysed a total of 2778 patients who met the inclusion criteria. The median urologist referral delay was 32 days. The median delays between first urologist visit and RC and between transurethral resection of bladder tumour (TURBT) to RC were 90 days and 46 days, respectively. The median overall delay was 116 days. All components of delay progressively increased from the decade of the 1990s to the decade of the 2000s. Male gender was a protective factor for several components of delay, which suggests that gender-related variations may exist in the course of care for bladder cancer (odds ratio 0.67, 95% CI 0.50-0.89 for overall delay). Patient age and gender were associated with delayed urologist referral, delayed time to TURBT, and long overall waiting time. Factors related to the health system were associated with long cystoscopy delays. CONCLUSION: Median preoperative delays among patients with bladder cancer have been increasing and remain unacceptably long. Patient's age, gender and type of hospital facility were associated with long waiting times.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».