Referrals for suspected hematologic malignancy: A survey of primary care physicians
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about referrals from primary care providers (PCPs) for suspected hematologic malignancies, including their clinical triggers and frequency. A random sample of 190 Massachusetts PCPs were presented with a vignette concerning a patient with a new finding of moderate anemia, asked how they would respond, and then asked what they would do if the patient returned with persistent anemia plus one additional sign or symptom. We also asked about referral behaviors for suspected hematologic malignancies during the prior year. A total of 134 (70.5%) PCPs responded. At first anemia presentation,only 3.8% reported referring to hematology. The development of a second sign or symptom yielded higher referral rates: pancytopenia 588.7%, leukopenia 5 63.9%, thrombocytopenia 5 63.9%, lymphadenopathy 5 42.9%, leukocytosis 5 37.6%, night sweats 5 25.6%, and weight loss 5 23.3%. The median yearly number (interquartile range) of patients PCPs reported suspecting of having hematologic malignancy was 5 (3, 10), and the median formally referred was 5 (3, 10). We conclude that anemia plus signs and symptoms suggestive of myelodysplasia or leukemia (compared with those suggestive of lymphoma) are more likely to prompt hematology referral. In addition, given their rarity,the numbe
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».