Urgent suspected cancer referrals from general practice: audit of compliance with guidelines and referral outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Late diagnosis contributes to the UK having poorer cancer survival than many countries in Europe. Cancer referral guidelines help GPs decide which patients to refer urgently for further investigation. AIM: To examine primary care referral patterns, compliance with referral guidance, and eventual outcome for patients. DESIGN AND SETTING: Prospective audit within general practice in Scotland. METHOD: GPs in Scotland reviewed all urgent suspected cancer referrals over a 6-month period. They noted the final diagnosis and assessed whether the referral was in accordance with agreed referral guidelines. RESULTS: A total of 18 775 urgent suspected cancer referrals were analysed from 516 GP practices. The referral rate ranged from 3.7 to 24.0 per 1000 per annum; 30.8% of referrals were for patients aged under 50 years, yet this age group accounts for only 11.1% of all diagnosed cancers; 10.3% of all urgent cancer referrals were for suspected melanoma, despite this cancer accounting for only 4.1% of new cancers. The proportion of patients subsequently diagnosed with cancer was greatest for leukaemia (61.7%), prostate (52.6%), and lung cancer referrals (39.7%), and lowest for melanoma (11.8%), oesophago-gastric (11.2%), brain (10.6%), and laryngeal cancer referrals (7.8%). Compliance with referral guidelines was 90.9%. A large proportion of referrals considered to be outside the guidelines still had a cancer diagnosed (urological 15.9%, lung 8.8%, colorectal 8.4%, and breast 6.4%). CONCLUSION: There is wide variation in GP referral rates for suspected cancer with a greater than expected proportion of referrals for younger people. Many referrals considered to be outside the national guidelines were diagnosed with cancer, suggesting factors other than those in referral guidelines alert GPs to the possibility of cancer.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».