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Enregistrement W1977062081 · doi:10.1016/j.socscimed.2014.06.030

How might healthcare systems influence speed of cancer diagnosis: A narrative review

2014· review· en· W1977062081 sur OpenAlexaboutno aff
Sally Brown, Michele Castelli, David J. Hunter, Jonathan Erskine, Peter Vedsted, Catherine Foot, Greg Rubin

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésHealth careContext (archaeology)GatekeepingMedicineFamily medicineHealthcare systemHealth services researchCentralisationPopulationPublic healthNursingPolitical scienceGeographyEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Striking differences exist in outcomes for cancer between developed countries with comparable healthcare systems. We compare the healthcare systems of 3 countries (Denmark, Norway, Sweden), 3 UK jurisdictions (England, Wales and Northern Ireland), 3 Canadian provinces (British Columbia, Manitoba, Ontario) and 2 Australian states (New South Wales, Victoria) using a framework which assesses the possible contribution of primary care systems to a range of health outcomes, drawing on key characteristics influencing population health. For many of the characteristics we investigated there are no significant differences between those countries with poorer cancer outcomes (England and Denmark) and the rest. In particular, regulation, financing, the existence of patient lists, the GP gatekeeping role, direct access to secondary care, the degree of comprehensiveness of primary care services, the level of cost sharing and the type of primary care providers within healthcare systems were not specifically and consistently associated with differences between countries. Factors that could have an influence on patient and professional behaviour, and consequently contribute to delays in cancer diagnosis and poorer cancer outcomes in some countries, include centralisation of services, free movement of patients between primary care providers, access to secondary care, and the existence of patient list systems. It was not possible to establish a causal correlation between healthcare system characteristics and cancer outcomes. Further studies should explore in greater depth the associations between single health system factors and cancer outcomes, recognising that in complex systems where context is all-important, it will be difficult to establish causal relationships. Better understanding of the interaction between healthcare system variables and patient and professional behaviour may generate new hypotheses for further research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,413 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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