Improving Patient Flow and Timeliness in the Diagnosis and Management of Breast Abnormalities: The Impact of a Rapid Diagnostic Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to streamline the diagnosis and treatment of breast abnormalities are necessary to limit patient anxiety and expedite care. In the present study, we examined the effect of a rapid diagnostic unit (rdu) on wait times to clinical investigations and definitive treatment. METHODS: A retrospective before-after series, each considering a 1-year period, examined consecutive patients with suspicious breast lesions before and after initiation of the rdu. Patient consultations, clinical investigations, and lesion characteristics were captured from time of patient referral to initiation of definitive treatment. Outcomes included time (days) to clinical investigations, to delivery of diagnosis, and to management. Groups were compared using the Fisher exact test or Student t-test. RESULTS: The non-rdu group included 287 patients with 164 invasive breast carcinomas. The rdu group included 260 patients with 154 invasive carcinomas. The rdu patients had more single visits for biopsy (92% rdu vs. 78% non-rdu, p < 0.0001). The rdu group also had a significantly shorter wait time from initial consultation to delivery of diagnosis (mean: 2.1 days vs. 16.7 days, p = 0.0001) and a greater chance of receiving neoadjuvant chemotherapy (37% vs. 24%, p = 0.0106). Overall time from referral to management remained statistically unchanged (mean: 53 days with the rdu vs. 50 days without the rdu, p = 0.3806). CONCLUSIONS: Introduction of a rdu appears to reduce wait times to definitive diagnosis, but not to treatment initiation, suggesting that obstacles to care delivery can occur at several points along the diagnostic trajectory. Multipronged efforts to reduce system-related delays to definitive treatment are needed.
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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 | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».