Implementing A One-Day Testing Model Improves Timeliness of Workup for Patients with Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with lung cancer often experience stressful delays throughout the diagnostic phase of care. To address that situation, our multidisciplinary team created a “Navigation Day,” during which patients partake in a single-day visit that comprises nurse-led teaching, social work, smoking cessation counselling, symptom control, and dedicated test slots for integrated positron-emission tomography and computed tomography (PET/CT), pulmonary function tests (PFTS), and magnetic resonance imaging (MRI) of the brain. We evaluated the effects of that program on wait times and patient satisfaction. Methods: Patients with a suspicion of lung cancer on chest ct imaging referred during 3 time periods were reviewed: 1 year before launch of the Navigation Day, 1 year post-launch, and 2 years post-launch. Patients were further stratified according to concordance of their test date with a Navigation Day date. Mean wait times for PET/CT, PFTS, and MRI brain were calculated for each group. Patient satisfaction was measured using a standardized provincial survey. The Student t-test and analysis of variance were used to assess for significance. Results: After implementation, mean wait times in the first year improved to 9.2 days from 15.5 days for PET/CT (p < 0.0001), to 9.6 days from 15.7 days for PFTS (p < 0.0001), and to 10.2 days from 16.0 days for MRI brain (p < 0.0001). Patients who used a dedicated test slot experienced the shortest wait times, at 5.8 days for PET/CT, 5.8 days for pfts, and 6.3 days for mri brain (p < 0.0001). Those improvements were sustained at 2 years post-launch. Conclusions: Patient satisfaction in the categories of assistance, emotional support, and clarity remained high post-launch. Navigation Day significantly improved the timeliness of diagnostic testing services in patients with suspected lung cancer.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».