MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2979936924 · doi:10.1182/blood.v126.23.2098.2098

Time to Diagnosis and Treatment of Lymphoma: A Canadian Population Based Study

2015· article· en· W2979936924 sur OpenAlexaffabout
Pamela Skrabek, Oliver Bucher, Matthew D. Seftel, Donna Turner

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer registryPopulationCancerLymphomaNot Otherwise SpecifiedPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Prompt diagnosis and treatment are key requirements to improving cancer patients' survival and quality of life. This is particularly relevant in diseases such as the aggressive lymphomas, which are potentially curable with appropriate therapy. The province of Manitoba (MB), Canada, has set a goal of reducing time from suspicion of any cancer to treatment to sixty days. Objectives: To establish a provincial baseline this study examined time intervals in lymphoma patients' journey from high suspicion (HS) to diagnosis date (dx_dt) and treatment (tx). The aims were to determine the portion of patients achieving the goal of sixty days and compare this to other major cancers (Breast, Colorectal and Lung). The effect of place of residence at diagnosis, gender, age and lymphoma subtype on delays were also of interest. Methods: Patients with a first diagnosis of any type of lymphoma between 01/2010 to 12/2013 were identified from the Manitoba Cancer Registry (MCR). Those with a prior cancer diagnosis, diagnosed by autopsy or death certificate only, or incomplete/pending MCR registration were excluded. We accessed provincial health insurance billing claims and hospital registration databases in the year prior to dx_dt. Working backwards from dx to determine the HS point, an algorithm was built using an iterative consultative process referencing chart reviews as a framework for milestones in the patient pathway. The index event for high suspicion (HS) was defined as the first event including: imaging ranked likely related to subsequent lymphoma diagnosis, diagnostic procedure/biopsy, or specialist consultation. Using this index event, the claims data were searched for a referring provider, the last visit with this provider was defined as the date of HS. The influence of lymphoma subtype was explored by examining intervals in patients with Diffuse large B-cell Lymphoma (DLBCL) and classical Hodgkin Lymphoma (HL). Results: The entire cohort included a total of 1182 patients with 338 DLBCL (36.2%), 96 HL (10.3%) and 53.5% other types of lymphoma. The index event for HS was imaging in 477 (51.1%), specialist consult in 92 (9.9%), diagnostic procedure/biopsy in 42 (4.5%), ER visit in 24 (2.6%) and multiple index events in 274 (29.3%). HS-tx was less than sixty days in only 14.8% of patients. 31.3% of patients did not receive any treatment. In patients who received chemotherapy at diagnosis (n=682) HS-tx was less than sixty days in 22.3%. A parallel analysis for Breast, Colorectal and Lung cancers revealed that 29%, 33% and 38% met the target of HS-tx in less than sixty days at baseline. HS-tx was less than sixty days in 84 patients with DLBCL (24.9%) and 25 with HL (26%), p=0.06. Conclusion: In this population based Canadian study, the proportion of lymphoma patients who meet the target for timely commencement of systemic therapy is low, even more than other major solid tumors. There is no difference between the proportion of HL and DLBCL patients meeting this target, which is in contrast to previously published literature that suggests longer delays in HL. In patients treated with chemotherapy a large portion of the delay appears to be after diagnostic biopsy (dx_dt). As part of this initiative clinical advisors have developed a lymphoma pathway with target timelines for milestones which will serve as a reference tool. This study describes the methodology that can be adopted in other jurisdictions treating lymphoma, and also serves as a baseline from which to direct process improvement. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetGlobal Cancer Incidence and Screening→Travaux en français237 207→