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Enregistrement W2111757152 · doi:10.1186/2193-1801-3-125

Clinical and prognostic factors associated with diagnostic wait times by breast cancer detection method

2014· article· en· W2111757152 sur OpenAlexafffundabout
Amalia Plotogea, Anna M. Chiarelli, Lucia Mirea, Maegan V. Prummel, Nelson W. Chong, Rene Shumak, Frances P. O’Malley, Claire Holloway

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePublic Health OntarioCancer Care OntarioWomen's College HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Breast Cancer Research AllianceCancer Care Ontario
Mots-clésBreast cancerMedicineComputer scienceCancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although prognostic differences between screen-detected, interval and symptomatic breast cancers are known, factors associated with wait times to diagnosis among these three groups have not been studied. METHODS: Of the 16,373 invasive breast cancers diagnosed between January 1, 1995 and December 31, 2003 in a cohort of Ontario women aged 50 to 69, a random sample (N = 2,615) were selected for chart abstraction. Eligible women were classified according to detection method; screen-detected (n = 1181), interval (n = 319) or symptomatic (n = 406). Diagnostic wait time was calculated from the initial imaging or biopsy to breast cancer diagnosis. Logistic regression analysis examined associations between diagnostic wait times dichotomized as greater or less than the median and demographic, clinical and prognostic factors separately for each detection cohort. RESULTS: Women who underwent an open biopsy had significantly longer than median wait times to diagnosis, compared to women who underwent a fine needle aspiration or core biopsy; (screen-detected OR = 2.76, 95% CI = 2.14-3.56; interval OR = 2.56, 95% CI = 1.50-4.35; symptomatic OR = 5.56, 95% CI = 3.33-9.30). Additionally, screen-detected breast cancers diagnosed with stage II and symptomatic cancers diagnosed at stage III or IV had significantly shorter diagnostic wait times compared to those diagnosed at stage 1 (OR = 0.66 95% CI = 0.50-0.87 and OR = 0.46, 95% CI = 0.25-0.85 respectively). CONCLUSIONS: Our study is consistent with expedited diagnostic work-up for breast cancers with more advanced prognostic features. Furthermore, women who had an open surgical biopsy had a greater than the median diagnostic wait time, irrespective of detection method.

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)0,006
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
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)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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