Explaining time elapsed prior to cancer diagnosis: patients’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is the leading cause of death in Canada. Early cancer diagnosis could improve patients' prognosis and quality of life. This study aimed to analyze the factors influencing elapsed time between the first help-seeking trigger and cancer diagnosis with respect to the three most common and deadliest cancer types: lung, breast, and colorectal. METHODS: This paper presents the qualitative component of a larger project based on a sequential explanatory design. Twenty-two patients diagnosed were interviewed, between 2011 to 2013, in oncology clinics of four hospitals in the two most populous regions in Quebec (Canada). Transcripts were analyzed using the Model of Pathways to Treatment. RESULTS: Pre-diagnosis elapsed time and phases are difficult to appraise precisely and vary according to cancer sites and symptoms specificity. This observation makes the Model of Pathways to Treatment challenging to use to analyze patients' experiences. Analyses identified factors contributing to elapsed time that are linked to type of cancer, to patients, and to health system organization. CONCLUSIONS: This research allowed us to identify avenues for reducing the intervals between first symptoms and cancer diagnosis. The existence of inequities in access to diagnostic services, even in a universal healthcare system, was highlighted.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».