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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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 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'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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