Improved Wait Time Intervals for Prostate Cancer Patients in a Multi-Disciplinary Rapid Diagnostic Unit Compared to a Community-Based Referral Pattern
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wait times in cancer diagnosis and treatment may significantly affect a patient's treatment outcome, prognosis and quality of life. The purpose of this study was to capture wait time intervals for patients with prostate cancer treated with radiotherapy (RT) at the Odette Cancer Centre, Toronto, Ontario, Canada and to compare patients diagnosed in a rapid diagnostic unit (RDU) versus the usual community referral process. METHODS: Patients agreed to participate in the study during their RT planning sessions. A semi-structured interview and chart abstraction was conducted to record key wait time milestones. RESULTS: A total of 87 patients participated in the study: 44 RDU patients and 43 community patients. The median overall wait time intervals from suspicion of prostate cancer to RT was 138 and 183 days, respectively (p = 0.046). There were statistically significant differences observed for other key wait time intervals favouring the RDU cohort: suspicion to decision-to-treat (DTT; p = 0.012), urologist visit to diagnosis (p = 0.0094), diagnosis to DTT (p = 0.018), and diagnosis to treatment (p = 0.016). Risk category and Gleason sum was independently predictive of longer intervals from diagnosis to DTT. INTERPRETATION: Wait time intervals from suspicion to treatment are significantly shorter for prostate cancer patients in 2011 to 2012 than in 2003 when patients were diagnosed and referred in the community setting. A prostate-specific RDU further reduced a number of key wait time intervals supporting more multidisciplinary RDUs for common diseases. Further work needs to be done to identify why delays are occurring and to develop new processes to minimize delays.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».