EPI-04DOES DIAGNOSTIC DELAY AFFECT MORBIDITY IN CHILDREN DIAGNOSED WITH BRAIN TUMOURS?
Notice bibliographique
Résumé
Cancer diagnosis is not easily concluded due to its low index of suspicion, rarity of the disease, and non-specific presenting features of malignancy. Among all pediatric solid tumours, the greatest diagnostic delay (DD) has been reported in brain tumours. It logically follows that a longer pre-symptomatic interval (PSI) would be associated with survival outcome, more advanced disease stage, or a decreased quality of life. In this study, we use the McMaster Pediatric Brain Tumour Study Group database to report quantitative data and qualitative reports. Using the patients that lied above the 2SD measure, we statistically determined the DD value to be 6 months (time period since first symptoms). In a patient population of 164 from to, aged 0-18 years, we report a 13% rate in DD; interestingly, 85% of those with DD were females. We found a significant relation of PSI with age; older children have a greater delay in diagnosis than younger children. Those with DD had a significantly smaller lesion than those without. Among common symptoms, DD was significantly associated with vomiting and almost half of the DD patients were low-grade astrocytoma patients. Our case reports of patients with DD indicate increased complications, increased morbidity, and decreased quality-of-life during their course of stay in the hospital. Better education of primary care physicians is necessary to create awareness of early signs/symptoms of brain tumours, similar to the HeadSmart initiative in the UK.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».