Use of health administrative databases in the analysis of waiting times and costs for the diagnosis of non-small cell lung cancer (NSCLC)
Notice bibliographique
Résumé
6042 Background: Knowledge of waiting times and costs involved in diagnosis will help to define more effective diagnostic services. The use of administrative databases for such health services research provides a large, population-based cohort and permits an accurate calculation of costs. Methods: Patients diagnosed with NSCLC in Manitoba, Canada from 1996 to 2000 were identified by the cancer registry. Information on diagnostic and staging tests, timeline of investigations, physician visits, hospital admissions, and outcomes were obtained from detailed chart review for 472 patients and from the Manitoba Health Administrative Databases for 2,862 patients. Tariff codes for physician services were used to calculate costs. Results: An excellent correlation was observed (range 83.3 to 99.2%) between the chart review and the administrative databases with regards to timelines of imaging studies, physician services, and procedures. However, charts considerably underreported certain services. For instance, only 58% of chest x-rays performed were captured by chart review. Therefore, costs were analyzed using the administrative databases. Waiting times from chest x-ray to chest CT scan and from CT scan to definitive histologic diagnosis were a median of 8 (range 1–25) and 18 (range 3–42) days respectively by administrative databases, and 10 (range 1–31) and 18 (range 6–36) days respectively by chart review. At least 25% of 2862 patients waited more than 55 days from initial suspicion on chest x-ray to arrive at a final diagnosis. The mean cost to reach a lung cancer diagnosis was $7,578 but analysis indicates that there were large variations in costs among patients. The majority of expenses was accounted by hospital admissions and repeated primary care physician visits, while shorter waiting times to diagnosis corresponded with relatively less costs. Conclusions: Since there is an excellent correlation between chart review and administrative databases, the latter can be used in the future for large cohort studies instead of expensive, laborious chart reviews. Despite clinical suspicion, 25% of patients wait more than 8 weeks for a final diagnosis. A centralized diagnostic service may reduce waiting times and costs for diagnosis. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».