Utilization of pre‐operative imaging for colon cancer: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the use of pre-operative imaging for colon cancer and to identify factors associated with utilization in routine clinical practice. METHODS: This population-based, retrospective cohort study used a random sample of 25% of colon cancer patients treated with surgery in the province of Ontario (2002-2008). Pre-operative imaging (<16 weeks from surgery) of the chest, abdomen-pelvis was identified. Modified poisson regression was used to analyze factors associated with practice patterns. RESULTS: Of the 7,249 included patients, 48% had pre-operative imaging (CT abdomen and imaging of the chest) in keeping with guideline recommendations. The rate of guideline concordant pre-operative imaging increased over time: 64% in the most recent study period (2006-2008) versus 31% (2002-2004); P < 0.001. Variables associated with use of chest imaging: Age, co-morbidity, surgeon volume, and geographic region; no association with gender, hospital volume, or socio-economic status. Variables associated with use of abdomen imaging: Hospital volume and geographic region; no association with age, gender, comorbidity, socio-economic status, or surgeon volume. CONCLUSION: In clinical practice, the majority of patients were not receiving pre-operative imaging that was in line with clinical practice guidelines; however, use increased over time indicating a possible association with dissemination of clinical practice guidelines. J. Surg. Oncol. 2017;115:202-207. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».