ENGAGING ADMINISTRATIVE DATA TO DETERMINE TIME TO DIAGNOSIS AND TREATMENT OF LYMPHOMA: A POPULATION BASED STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The province of Manitoba (MB) has a goal of reducing time from suspicion of cancer to treatment to a target of 60 days. Most patients with suspicious symptoms present to primary care and referral is after diagnosis is confirmed. Time from suspicion to diagnosis, (diagnostic delay [DD]), is hypothesized to be inadequately captured in cancer centre records and we aimed to refine a method to identify milestones starting from initial health care contact to obtain baseline measures of delay. Methods: This study examined DD, treatment delay (TD) and system delay (SD) in patients (>17) diagnosed with B-cell lymphomas from 2005 to 2010 using administrative data (MB Cancer Registry, MB Health billing and Hospital Abstract data) and chart review of a random subset of patients. A triangulated data approach, using an iterative consultative process, identified events likely related to subsequent lymphoma diagnosis and milestones. By linking to referring provider, date of high suspicion (HS) was identified and intervals were calculated for DD, TD and SD. SD from the chart review and the algorithm was compared with quintile regression. Cumulative incidence curves of SD were generated assessing patient factors (age, gender, lymphoma subtype, stage, socioeconomic status) and system factors (route of HS, treatment type, continuity of care, region of residence). The difference between variables was tested using the log rank test with significance defined as p value ≤ 0.05. Results: The cohort included 1295 patients (51.7% male), median age 65 (17–100) with aggressive NHL (43.6%), indolent NHL (34%), HL (12%) and other B lymphomas (10.4%). Chart review was only able to identify HS in 22/112 patients and underestimated SD by a median of 22 days. A total of 297/1295 (22.9%) of patients have never been treated, with 6.1% (79/1295) and 10.5% (136/1295) due to death within 1 and 3 months of diagnosis, and remaining 12.4% (161/1295) alive without treatment to date. Overall, only 14.8% of patients met the target for SD with median SD 128 days (90%ile 324 days), DD 85 days (90%ile 278 days) and TD 41 days (90%ile 83 days). Lymphoma subtype (see Figure 1), age (older patients longer delays, p = 0.009), stage (stage IV shorter SD, p < 0.0001), route of HS (ER first presentation, p < 0.0001), first treatment type (chemotherapy shorter than radiation, p = 0.02) influenced SD whereas gender, socioeconomic status, place of residence, and continuity of primary care did not. Figure 1 Cumulative Time from High Suspicion (HS) to Treatment by Lymphoma Category Keywords: B-cell lymphoma.
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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 | 0,001 |
| 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 ».