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Enregistrement W2965320815 · doi:10.1200/jco.2007.25.18_suppl.17005

Time to treat: A system redesign focusing on decreasing the time from suspicion of lung cancer to diagnosis in a community hospital

2007· article· en· W2965320815 sur OpenAlexaffabout
Dorothy S. Lo, Robert A. Zeldin, R. Skrastins, Ian Fraser, Harold F. Newman, Alan A. Monavvari, Yee Ung, H. Joseph, Teresa Downton, J. Meharchand

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensToronto East General HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralLung cancerCancerPediatricsRadiological weaponSurgeryEmergency medicineInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

17005 Background: Multiple physician visits, numerous investigations, and serial wait times often result in a lengthy process from the onset of lung cancer-related symptoms until diagnosis. An unpublished retrospective chart review from a Toronto community hospital indicated suboptimal delays for patients from onset of symptoms until the diagnosis of lung cancer. Methods: The Time to Treat Program (TTT), consisting of a streamlined referral system and a clerical facilitator to fast-track patients through a diagnostic pathway algorithm, was designed for patients with clinical or radiological suspicion of lung cancer. Data on patient visits and investigations were collected. Pre- and post-implementation data on median wait times were compared. Results: From April 2005 to December 2006 over 120 physicians referred 188 females and 226 males. For the majority of patients (95.2%), the reason for referral was chest x-ray findings suspicious for lung cancer. After TTT implementation, the median time from suspicion of lung cancer to referral for specialist consultation decreased from 19.9 days to 10 days, and the median time from such referral to the actual consultation date decreased from 16.8 days to 5.3 days. The median time from specialist consultation to CT scan decreased from 52.1 days to 4 days and the median time from CT to diagnosis decreased from 39 days to 12.4 days. Overall, the median time from suspicion of lung cancer to diagnosis decreased from 127.8 days to 30 days. For 25% of the patients in the TTT it took 13 or fewer days from suspicion of lung cancer to diagnosis, while for 5% of the patients it took 90 days or more. Half of the patients in the TTT had a diagnosis by 24 days from the time of suspicion. Of all patients in the TTT, 33% were eventually diagnosed with lung cancer. The time from suspicion to diagnosis took longer for patients who eventually had confirmed lung cancer than those who did not: 36.5 days vs. 28.7 days. Conclusions: By addressing process issues in the work-up of lung cancer, the TTT was effective in shortening the time from suspicion of lung cancer to diagnosis and reduced time intervals at each step in the process. Earlier diagnosis of lung cancer may allow increased treatment options for patients. No significant financial relationships to disclose.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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