MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2481213275 · doi:10.1136/bmjopen-2015-009641

An investigation of routes to cancer diagnosis in 10 international jurisdictions, as part of the International Cancer Benchmarking Partnership: survey development and implementation

2016· article· en· W2481213275 sur OpenAlexafffund
David Weller, Peter Vedsted, Chantelle Anandan, Alina Zalounina, Evangelia Ourania Fourkala, Rakshit Desai, William Liston, Henry Jensen, Andriana Barisic, Anna Gavin, Eva Grunfeld, Mats Lambe, Rebecca‐Jane Law, Martin Malmberg, Richard D Neal, Jatinderpal Kalsi, Donna Turner, Victoria White, Martine Bomb, Usha Menon

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaPartenariat Canadien Contre Le CancerHelsedirektoratetSundhedsstyrelsenDepartment of Health, State Government of VictoriaMacmillan Cancer SupportUniversity College LondonDepartment of Health and Social CareCancer Institute NSWNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Department of Health and Human ServicesSveriges Kommuner och LandstingCancer Research UKKræftens BekæmpelsePublic Health AgencyAarhus Universitet
Mots-clésMedicineBenchmarkingGeneral partnershipPublic healthCancerEnvironmental healthFamily medicinePathologyInternal medicineLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This paper describes the methods used in the International Cancer Benchmarking Partnership Module 4 Survey (ICBPM4) which examines time intervals and routes to cancer diagnosis in 10 jurisdictions. We present the study design with defining and measuring time intervals, identifying patients with cancer, questionnaire development, data management and analyses. DESIGN AND SETTING: Recruitment of participants to the ICBPM4 survey is based on cancer registries in each jurisdiction. Questionnaires draw on previous instruments and have been through a process of cognitive testing and piloting in three jurisdictions followed by standardised translation and adaptation. Data analysis focuses on comparing differences in time intervals and routes to diagnosis in the jurisdictions. PARTICIPANTS: Our target is 200 patients with symptomatic breast, lung, colorectal and ovarian cancer in each jurisdiction. Patients are approached directly or via their primary care physician (PCP). Patients' PCPs and cancer treatment specialists (CTSs) are surveyed, and 'data rules' are applied to combine and reconcile conflicting information. Where CTS information is unavailable, audit information is sought from treatment records and databases. MAIN OUTCOMES: Reliability testing of the patient questionnaire showed that agreement was complete (κ=1) in four items and substantial (κ=0.8, 95% CI 0.333 to 1) in one item. The identification of eligible patients is sufficient to meet the targets for breast, lung and colorectal cancer. Initial patient and PCP survey response rates from the UK and Sweden are comparable with similar published surveys. Data collection was completed in early 2016 for all cancer types. CONCLUSION: An international questionnaire-based survey of patients with cancer, PCPs and CTSs has been developed and launched in 10 jurisdictions. ICBPM4 will help to further understand international differences in cancer survival by comparing time intervals and routes to cancer diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207