Variability of waiting times for the 4 most prevalent cancer types in Ontario: a retrospective population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longer waiting times in cancer care are associated with lower care quality and wait-related patient dissatisfaction. We analyzed the variability and median of waiting times from when a patient seeks care to first treatment for the 4 most prevalent cancer types in Ontario. METHODS: Using retrospective health administrative data, we identified patients with a new diagnosis of prostate, breast, lung or colorectal cancer in Ontario between 2002 and 2012. Treatment interventions were categorized as chemotherapy, radiotherapy or surgery. We used regression analyses to calculate trends for the coefficient of variation, the Gini coefficient and the median waiting time for each cancer type-treatment type pair over the study period. RESULTS: During the study period, 95 501 new cases of prostate cancer, 89 244 breast cancer cases, 82 604 lung cancer cases and 80 761 colorectal cancer cases were registered. The coefficient of variation and the Gini coefficient of waiting times decreased for all cancer type-treatment type pairs (except for the Gini coefficient for breast cancer-radiotherapy) over the study period. However, both decreasing and increasing trends in median waiting times were observed across cancer type-treatment type pairs. INTERPRETATION: The variability of waiting time to first treatment for patients with prostate, breast, lung or colorectal cancer decreased between 2002 and 2012, which indicates improvements in equity in access to cancer care. This trend aligns with provincial efforts to improve access to and the efficiency of cancer care treatment in Ontario. The lack of consistent decreases in median waiting time highlights the need to identify improvement opportunities for cancer type-treatment type pairs with increasing median waiting times.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».