Waiting times for cancer care in Canadian children: Impact of distance, clinical, and demographic factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to evaluate the impact of distance from residence to pediatric oncology centers on waiting times to diagnostic assessment and treatment in Canadian children with cancer. PROCEDURE: Two thousand three hundred sixteen children (< 15 years of age) captured by the Canadian Childhood Cancer Surveillance and Control Program's (CCCSCP) Treatment and Outcome Surveillance (TOS) system were included in the analysis. The number of days between onset of symptoms and first anti-cancer therapy was compared for those living less than 25, 25-99, and more than 100 kilometers from their treating center. For each time period, the adjusted odds of falling into the longest time quartiles were estimated using logistic regression analysis. RESULTS: Thirty-four percent (n = 786) of children lived more than 100 kilometers from their treating center. There were no significant differences in age at diagnosis (P = 0.33), sex (P = 0.68), or ICCC diagnosis (P = 0.02) by distance from center, though there was a significant difference in region of residence (P < 0.01) and the first health care professional contacted (P < 0.01). Except for waiting time from first health care contact to first assessment by treating oncologist which increased with increasing distance (P < 0.01), there were no significant differences in waiting times by distance. When adjusted for important demographic and clinical characteristics, distance to center did not affect the odds of waiting longer for any event. CONCLUSIONS: Distance to treating center had no significant impact on waiting times for important diagnostic and treatment events, when adjusted for age at diagnosis, diagnosis, region, and first health care professional seen.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».