MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953425839 · doi:10.1186/s12885-019-5882-z

Adherence to quality breast cancer survivorship care in four Canadian provinces: a CanIMPACT retrospective cohort study

2019· article· en· W2953425839 sur OpenAlexafffundabout
Mary L. McBride, Patti A. Groome, Kathleen Decker, Cynthia Kendell, Li Jiang, Marlo Whitehead, Dongdong Li, Eva Grunfeld

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchNova Scotia Health AuthorityUniversity of TorontoCARE CanadaDalhousie UniversityUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlQueen's UniversityPublic Health OntarioUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityDepartment of Health, Western Cape GovernmentOntario Ministry of Health and Long-Term CareNova Scotia Department of Health and WellnessInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of ManitobaCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineSurgical oncologyBreast cancerSurvivorship curveRetrospective cohort studyFamily medicineCancer survivorshipCancerCohortOncologyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In order to maximize later health, there are established components and guidelines for quality follow-up care of breast cancer survivors. However, adherence to quality follow-up in Canada may not be optimal, and may vary by province. We determined and compared the proportion of patients in each province who received adherent and non-adherent surveillance for recurrence, new cancers and late effects, recommended preventive care, and recommended physician visits for comorbidities. METHODS: Cohorts consisted of all adult women diagnosed with incident invasive breast cancer between 2007 and 2010/2012 in four Canadian provinces (British Columbia (BC) N = 9338; Manitoba N = 2688; Ontario N = 23,700; Nova Scotia (NS) N = 2735), identified from provincial cancer registries, alive and cancer-free at 30 months post-diagnosis. Their healthcare utilization was determined from one to 5 years post-treatment, using linked administrative databases. Adherence, underuse, and overuse of recommended services were evaluated yearly and compared using descriptive statistics. RESULTS: In all provinces and follow-up years, the majority of survivors had more than the recommended number of visits to either an oncologist or primary care physician (range 53.8% NS Year 3; 85.8% Ontario Year 4). The proportion of patients with the guideline-recommended number of oncologist visits varied by province (range 29.8% BC Year 5; 74.8% Ontario Year 5), and the proportion of patients with less than the recommended number of specified breast cancer-related visits with either an oncologist or primary care physician ranged from 32.6% (Ontario Year 2) to 84.4% (NS Year 3). Underuse of surveillance breast imaging was identified in NS and BC. The proportion of patients receiving imaging for metastatic disease (not recommended in the guidelines) in BC, Manitoba, and Ontario (not reported in NS) ranged from 20.3% (BC Year 5) to 53.3% (Ontario Year 2). Compliance with recommended physician visits for patients with several chronic conditions was high in Ontario and NS. Preventive care was less than optimal in all provinces with available data. CONCLUSIONS: Quality of breast cancer survivor follow-up care varies among provinces. Results point to exploration of factors affecting differences, province-specific opportunities for care improvement, and the value of administrative datasets for health system assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC CancerMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207