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Enregistrement W2084518491 · doi:10.1097/mph.0b013e3181b78725

Delays in Diagnosis of Pediatric Solid Tumors in Singapore

2009· article· en· W2084518491 sur OpenAlexaff
Amos Hong Pheng Loh, Christina Ha, Joyce Horng Yiing Chua, Wan Tew Seow, Mei Yoke Chan, Ah Moy Tan, Chan Hon Chui

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Hematology/Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate social, clinical, and disease-related factors associated with diagnostic delay. MATERIALS AND METHODS: Two-hundred and 9 solid tumor cases reported to the Singapore Childhood Cancer Registry at KK Hospital between 1997 and 2007 were reviewed retrospectively. The natural logarithms of total delay times were correlated with social, clinical, and disease factors using univariate and multivariate analysis. Subanalysis was performed for the periods before and after first healthcare contact, which were defined as parental and physician delay, respectively. RESULTS: Mean total delay was 11.6 weeks. Mean parental and physician delay was 7.7 and 4.0 weeks, respectively. Shorter delay was associated with younger age (P<0.05), incidental detection by healthcare workers (P<0.001), and first presentations to pediatricians and nonpediatric emergency departments (P=0.01). Tumor type (P<0.01) and site (P=0.001) were also significantly related. After adjustment for other factors, extracranial germ cell tumors, abdominal tumors and first presentation to nonpediatric emergency departments were significantly associated with shorter total delay. Disease stage remained constant over time, with 30% presenting in stage 4. CONCLUSIONS: Patient age, first healthcare contact, tumor type, and site were significantly related to diagnostic delay in pediatric solid tumors. Our findings reflect factors related to delay in an urban island-state with minimized confounding by healthcare access and geographic factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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