How might healthcare systems influence speed of cancer diagnosis: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».