Loss to follow-up of patients with malignant lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Loss to follow-up (LTFU) in cancer patients is a serious problem, yet there is little data on this and on the underlying reasons. Of 144 paediatric and 431 adult patients with lymphoma diagnosed in 1997/1998 at King Faisal Specialist Hospital and Research Center, Riyadh (KFSHRC), 30% and 48.5%, respectively, were LTFU after 4 years (excluding patients known to have died). In 2001-2002, 196 paediatric and adult lymphoma patients at KFSHRC were enrolled in a prospective study in which explanations were obtained in detail for non-attendance at follow-up appointments (No Show). Sixteen months after commencement of the study, 49 patients were No Show, because of patient-based communication problems (20), transportation problems (8), patient not contactable (18), and personal reasons (3). In addition, patients were recorded incorrectly as No Show through hospital/patient communication problems. The No Show patients, especially the 23 who failed to keep a second appointment, are identifiable as potential LTFU during the 3 years in which this cohort will be followed. This study and, we suggest, other studies on LTFU should stimulate interest in this issue, in the predisposing factors, and in strategies to address them.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».