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Enregistrement W2128181152 · doi:10.1002/pbc.21600

Delays in diagnosis and treatment among children and adolescents with cancer in Canada

2008· article· en· W2128181152 sur OpenAlexaffabout
Tam Dang‐Tan, Helen Trottier, Leslie S. Mery, Howard Morrison, Ronald D. Barr, Mark Greenberg, Eduardo L. Franco

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityPublic Health Agency of CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralQuartileCancerBlood cancerPediatricsChildhood cancerPediatric cancerConfidence intervalFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have investigated delays in diagnosis and treatment among children and adolescents with cancer, especially from the perspective of an entire country. Detailed understanding of delays along the continuum of cancer patient care is important in order to establish appropriate benchmarks for timely oncological care. Our objective was to characterise the different components of delay in 2,896 Canadian children and adolescents (aged 0-19 years) with cancer that were enrolled in the Treatment and Outcome Surveillance component of the Canadian Childhood Cancer Surveillance and Control Program from 1995 to 2000. PROCEDURE: We examined median and standardised means concerning the distribution of delay times across categories of pertinent variables and over time. The word "delay" was used simply to represent a time interval, measured in days, without implying whether this interval exceeded a particular threshold of clinical acceptability. RESULTS: The median times (and inter-quartile ranges) for patient, diagnosis and healthcare system delays for all cancers were 9 (1-31), 30 (13-69) and 12 (4-35) days, respectively. The median total delay was 34 (16-76) days. CONCLUSIONS: Patient and referral delays were the longest time segments influencing timely diagnosis. Differences in delays were observed across age groups, cancer types and geographical regions. There was a significant trend for decreasing delays to diagnosis and treatment.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,125

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations120
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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