Adherence to Follow-up Care Guidelines for Breast Cancer Survivors in four Canadian provinces: a CanIMPACT study
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionBreast cancer survivors are at risk for late and ongoing problems including cancer recurrence and late effects of treatment. Lack of access to quality follow-up care may affect later mortality, morbidity, and quality of life. This study examines variation in utilization of guideline-based follow-up care separately for four Canadian provinces. Objectives and ApproachFor our retrospective population-based cohort study of breast cancer survivors diagnosed from 2007 to 2010 in British Columbia (BC), 2007-2011 in Manitoba (MB), 2007-2010 in Ontario (ON), and 2007-2012 in Nova Scotia (NS), we linked provincial cancer registries, clinical and health administrative databases, and followed cases alive at 30 months post-diagnosis to five years from diagnosis. For each province, we calculated percent adherence, overuse, and underuse of recommended follow-up care, including surveillance for recurrent and new cancer, surveillance for late effects, and general preventive care. We also examined variation among provinces and over time. ResultsSurvivor numbers were 23,700 (ON), 9493 (BC), 2688 (MB), and 2735 (NS). Annual oncologist visit guideline compliance varied provincially (e.g. Year 2 ON=32.7%, BC=15.0%). For most provinces and follow-up years, the majority of survivors had fewer oncologist visits than recommended. However, survivors had additional annual breast cancer-related visits to a primary care provider. Surveillance breast imaging guideline compliance was high (e.g. Year 2, ON=81.1%, MB=72.0%, NS=52.8%, BC =49.7%), with rates declining in ON and MB (to approximately 64%), but increasing in NS and BC (to approximately 58%) by Year 5. Overuse of breast imaging was identified in NS (9.1%-20.7% overuse in follow-up years 2-5). As per the guideline, 72.9%-79.7% (Years 2-5) of BC survivors had no imaging for metastastic disease, highest among all provinces. Conclusion/ImplicationsProvincial and temporal variations in guideline adherence were identified. Patterns differed by guideline, and both overuse and underuse were observed. These results point to opportunities to improve survivor care and efficiencies in care delivery. In particular, regular care with a primary care physician has been shown to improve follow-up care.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».