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Enregistrement W2122957942 · doi:10.1111/j.1365-2354.2011.01311.x

Cancer patients' concerns regarding access to cancer care: perceived impact of waiting times along the diagnosis and treatment journey

2011· article· en· W2122957942 sur OpenAlexfundno aff
Christine Paul, Mariko Carey, Alan Anderson, Lisa Mackenzie, Rob Sanson‐Fisher, Ryan J. Courtney, Tara Clinton‐McHarg

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHunter Medical Research InstituteCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineCancerCancer treatmentFamily medicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waiting times can raise significant concern for cancer patients. This study examined cancer patients' concern levels at each phase of waiting. Demographic, disease and psychosocial characteristics associated with concern at each phase were also assessed. 146 consenting outpatients (n= 146) were recruited from two hospitals in Sydney, Australia. Each completed a touch-screen computer survey, asking them to recall concern experienced regarding waiting times at each treatment phase. Approximately half (52%) reported experiencing concern during at least one treatment phase, while 8.9% reported experiencing concern at every phase. Higher proportions of patients reported concern about waiting times from: deciding to have radiotherapy to commencement of radiotherapy (31%); the first specialist appointment to receiving a cancer diagnosis (28%); and deciding to have chemotherapy to commencement of chemotherapy (28%). Patient groups more likely to report concern were those of lower socio-economic status, born outside Australia, or of younger age. Although a small proportion of patients reported very high levels of concern regarding waiting times, the experience of some concern was prevalent. Opportunities for reducing this concern are discussed. Vulnerable groups, such as younger and socio-economically disadvantaged patients, should be the focus of efforts to reduce waiting times and patient concern levels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeQualitatif
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

Citations76
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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