Evaluation of Lymphadenopathy and Suspected Lymphoma in a Lymphoma Rapid Diagnosis Clinic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Lymphomas often present a diagnostic challenge, and for some a delay in diagnosis can negatively influence outcomes of therapy. We established a nurse practitioner-led lymphoma rapid diagnosis clinic (LRDC) with the goal of reducing wait times to definitive diagnosis. We examined the initial 30-month experience of the LRDC, and results were compared with time periods before implementation of the clinic to determine program impact. METHODS: All patients referred to LRDC with suspicion of lymphoma from June 1, 2015 to Nov 30, 2017 were evaluated. Time from initial consultation to diagnosis was compared with patients diagnosed at our center with lymphoma in 2008 and 2012. Patient symptoms and relevant laboratory/imaging findings were collected to identify patterns of presentation and predictive factors for benign diagnoses. RESULTS: < .001). By univariable analysis, lymph node size greater than 3.4 cm and presence of mediastinal or abdominal adenopathy increased the likelihood of a diagnosis of malignancy, whereas younger age, being a nonsmoker, and prior rheumatologic condition were associated with a nonmalignant diagnosis. In multivariable analysis, lymph node size, age, and prior rheumatologic diagnosis remained significant. CONCLUSION: Establishing a nurse practitioner-led LRDC was effective in shortening time to diagnosis of lymphoma. Younger age, smaller lymph node size, and prior rheumatologic disorder reduced the likelihood of a cancer diagnosis in our patient population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».