DEFINING LUNG CANCER DIAGNOSTIC PATHWAYS IN THE PRIMARY CARE SETTING IN MONTRÉAL, QUÉBEC
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer-specific mortality in Canada, with the highest mortality observed in Québec. Incidence rates for lung cancer peak at 80–84 years of age with a median age at diagnosis of 71. Thus, the death toll due to lung cancer is concentrated among the elderly. The five-year survival rate for lung cancer is a dismal 17%. This is because lung cancers are often diagnosed at a late stage of disease when treatment options are limited. Interventions to reduce delays in diagnosis require an examination of diagnostic pathways and an understanding of the factors that influence these pathways. As patients in Canada must present in primary care before being referred to specialist care, the primary care interval within the larger diagnostic interval is a fundamental component of the diagnostic pathway. This study aims to examine lung cancer diagnostic trajectories in the primary care setting, and explore patient, disease, and health-care system factors that contribute to the diagnostic process. An explanatory sequential mixed-methods design will be employed in two phases. Phase one will involve the identification of diagnostic pathways through latent profile analysis using clinical and administrative databases along with structured patient interviews, while phase two will use semi-structured patient interviews to explore contributing factors to late diagnosis. The findings from this study will provide an evidence base from which targeted interventions can be formed to reduce or eliminate unnecessary and avoidable delays in lung cancer diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».