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Enregistrement W2945780461 · doi:10.1111/ecc.13100

Advanced‐stage cancer and time to diagnosis: An International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP) cross‐sectional study

2019· article· en· W2945780461 sur OpenAlexfundno aff
Marie Louise Tørring, Alina Zalounina Falborg, Henry Jensen, Richard D Neal, David Weller, Irene Reguilon, Usha Menon, Peter Vedsted, Sigrun Saur Almberg, Chantelle Anandan, Andriana Barisic, Jackie Boylan, Victoria Cairnduff, Conan Donnelly, Evangelia Ourania Fourkala, Anna Gavin, Eva Grunfeld, Vicky Hammersley, Breann Hawryluk, Therese Kearney, Jacqueline Kelly, Anne Kari Knudsen, Mats Lambe, Rebecca‐Jane Law, Yulan Lin, Martin Malmberg, Kerry Moore, Donna Turner

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelsedirektoratetAxencia Galega de InnovaciónSveriges Kommuner och LandstingPublic Health AgencyUniversity College LondonScottish GovernmentMacmillan Cancer SupportLlywodraeth CymruSundhedsstyrelsenCancer Research WalesCancerCare Manitoba FoundationUniversity of EdinburghGeorgia Tech 3D Systems Packaging Research CenterCancer Care OntarioKræftens BekæmpelseCancer Council VictoriaNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetAarhus Universitet
Mots-clésMedicineBenchmarkingCross-sectional studyStage (stratigraphy)General partnershipCancerEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the relationship between tumour stage at diagnosis and selected components of primary and secondary care in the diagnostic interval for breast, colorectal, lung and ovarian cancers. METHODS: Observational study based on data from 6,162 newly diagnosed symptomatic cancer patients from Module 4 of the International Cancer Benchmarking Partnership. We analysed the odds of advanced stage of cancer as a flexible function of the length of primary care interval (days from first presentation to referral) and secondary care interval (days from referral to diagnosis), respectively, using logistic regression with restricted cubic splines. RESULTS: The association between time intervals and stage was similar for each type of cancer. A statistically significant U-shaped association was seen between the secondary care interval and the diagnosis of advanced rather than localised cancer, odds decreasing from the first day onwards and increasing around three and a half months. A different pattern was seen for the primary care interval, flat trends for colorectal and lung cancers and a slightly curved association for ovarian cancer, although not statistically significant. CONCLUSION: The results confirm previous findings that some cancers may progress even within the relatively short time frame of regulated diagnostic intervals. The study supports the current emphasis on expediting symptomatic diagnosis of cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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