Referral pathways and diagnosis: UK government actions fail to recognize complexity of lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
To gain survival advantages potentially associated with prompt diagnosis, the UK government introduced identical waiting-time targets for all cancers, and guidelines to ensure that general practitioners make appropriate hospital referrals. For lymphoma, the evidence guiding these actions is limited. This study examined referral pathways in patients with lymphoma and variations in time to diagnosis by discipline of first referral. A case series study was conducted including all patients aged over 25 years, newly diagnosed with lymphoma in the UK county of West Yorkshire, during 2000. Data were extracted from primary care and hospital records of 189 patients. Referral pathways were described, and the number of days between first referral and diagnosis calculated. A distinct referral pathway did not exist; patients were initially referred to many disciplines. Surgical referrals predominated, and only 12% of patients were sent directly to haematology. Time to diagnosis varied by discipline and was shorter for patients sent to haematology than for most other common disciplines. UK government actions to ensure the prompt diagnosis of patients with lymphoma are not evidence-based. The complexity of the referral pathway in patients with lymphoma, which affects time to diagnosis, has been underestimated. Further government actions should be evidence-based, ensuring prompt diagnosis of lymphoma from whatever discipline patients originate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».