The complexity and difficulty of diagnosing lung cancer: findings from a national primary-care study in Wales
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper aims to provide a detailed analysis of the diagnostic process of lung cancer from a primary-care perspective. BACKGROUND: Diagnosing lung cancer at a stage where curative treatment is possible remains a challenge. Beginning to understand the complexity and difficulty in the diagnostic journey should enable the development of interventions in order to facilitate timelier diagnosis. METHODS: A national study of significant events was conducted whereby general practitioners (GPs) in Wales were asked to report data relating to the diagnostic process of recent lung cancer diagnoses using a standard template. Both qualitative and quantitative data were analysed. Findings Case reports were received from 96 general practices on 118 patients. A total of 96 patients (81.4%) presented with respiratory symptoms. A total of 79 patients (66.9%) had a GP-initiated X-ray before diagnosis. A total of 23 patients (19.5%) had a chest X-ray that did not initially show suspicion of lung cancer. A total of 25 patients (21.2%) were diagnosed after a GP-initiated acute admission. Analysis of free-text qualitative data showed that, for many patients, their GP behaved in an exemplary manner. However, for some patients, the GP could have made more of the opportunities presented for timelier diagnosis. There were a number of atypical and complex presentations, where the opportunities for more timely diagnosis were more limited. A variety of causes of diagnostic delays in secondary care were reported. These findings will inform health policy, and will inform the design of interventions to try to facilitate more timely diagnosis for symptomatic patients. We encourage greater compliance with diagnostic guidelines and greater vigilance for patients presenting with atypical symptoms, as well as for patients whose initial chest X-rays are normal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».