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Enregistrement W2556435626 · doi:10.1182/blood.v114.22.1369.1369

Diagnostic Delays and Survival for Medicare Patients with Chronic Myeloid Leukemia in the Pre-Imatinib Era.

2009· article· en· W2556435626 sur OpenAlexaff
Christopher R. Friese, Lysa S. Magazu, Bridget A. Neville, Lisa C. Richardson, Craig C. Earle, Gregory A. Abel

Notice bibliographique

RevueBlood · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImatinibMedical diagnosisImatinib mesylateEpidemiologyInternal medicineProportional hazards modelSurveillance, Epidemiology, and End ResultsPediatricsCancer registryMyeloid leukemiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1369 Poster Board I-391 Background: Timeliness of diagnosis is a quality of care measure endorsed by the Institute of Medicine. Clinical outcomes for patients with chronic myelogenous leukemia (CML) are better when tyrosine kinase inhibitors, such as imatinib, are initiated in the early stages of disease. However, the patterns of care surrounding the CML diagnosis period, as well as the relationship between diagnosis delay and overall survival in the pre-imatinib era, are unknown. Methods: The Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER)-Medicare linked database was used to identify traditional Medicare enrollees diagnosed with CML during 1991 through May 2001 (prior to the FDA approval of imatinib). Both inpatient and outpatient claims were analyzed from one year before, through six months following, the SEER diagnosis date. Signs, symptoms, and diagnostic studies commonly encountered in CML diagnoses were identified by CPT procedure and ICD-9 diagnosis and procedure codes. We calculated the time between the first visit for a sign or symptom and the SEER diagnosis date, and defined this time period as ‘diagnostic delay’ if it met or exceeded the median number of days for the sample. An accelerated failure time model examined variables associated with diagnostic delay. Overall survival was examined using a Cox proportional hazards model. Analyses were adjusted to account for a possible lag time in SEER cancer diagnosis dates, as well as year of diagnosis. Results: We studied 768 patients who met eligibility criteria. The most frequent signs and symptoms prior to CML diagnosis were infection (29.4%), anemia (22.4%), leukocytosis (13.4%) and fatigue (11.9%). The median time between any sign or symptom and CML diagnosis date in SEER was 90 days (interquartile range = 270). The median survival time was 3.5 years. The time between sign or symptom and CML diagnosis was increased for patients with at least one comorbidity (β=0.83, p < .001), and for those diagnosed at age 75 or greater (β=0.30, p < .05). Males had shortened times to diagnosis (β=-0.41, p < .01). Diagnostic delay was not a significant predictor of overall survival (HR = 1.04, 95% CI = 0.88-1.23). Conclusions: The most common signs and symptoms older patients experience prior to CML diagnosis are nonspecific, which may impair diagnostic efforts. Prior to the approval and general availability of imatinib, differences in timeliness of diagnosis were observed by age, gender, and presence of comorbidities. Examination of patient-provider interactions stratified by these variables may aid efforts to standardize the diagnostic process, although diagnostic delay was not significantly associated with overall survival in the pre-imatinib era. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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