Evaluation of Diagnostic Assessment Units in Oncology: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This systematic review was undertaken to identify clinical and economic evaluations of diagnostic assessment units for cancer; summarize measures used to evaluate such programs; and discuss the strengths and weaknesses of these evaluations. METHODS: The review was conducted to identify randomized controlled trials, case control studies, and prospective or retrospective cohort studies examining the outcomes of diagnostic centers for patients with a presumptive diagnosis of breast, colorectal, lung, head and neck, or prostate cancer. Data on methodology and study results were tabulated. RESULTS: Twenty articles were eligible for review. Eleven studies examined outcomes associated with breast cancer assessment units: six with head and neck assessment units and three with colorectal assessment units. No studies were found that examined one-stop diagnostic assessment centers for lung cancer or prostate cancer. Seventeen studies were case series, one was a case-control study, and two were randomized controlled trials. No thorough economic analyses have been undertaken. There were no studies that based their assessment on measures suggested by a conceptual framework or validated model of diagnostic care. Few studies explicitly based their investigations on established quality indicators or clinical practice guideline recommendations. Diagnostic assessment centers appear to decrease the time to arrive at a diagnosis, which in turn appears to decrease patient anxiety and increase patient satisfaction. CONCLUSION: A comprehensive understanding of the benefit of diagnostic assessment centers can only be determined if such services are developed for a variety of disease sites and more rigorous evaluations are carried out to assess their benefit.
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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 | 0,064 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».