Colonoscopy resource availability and its association with the colorectal cancer diagnostic interval: A population‐based cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colonoscopy is a key resource used to diagnose colorectal cancer (CRC). This study evaluated the relationship between colonoscopy availability and the length of the CRC diagnostic interval. METHODS: This is a cross-sectional study of CRC patients diagnosed in Ontario, Canada, in 2008-2012. We used administrative health data to characterise colonoscopist density, private colonoscopy clinic access, distance to the closest colonoscopist and the diagnostic interval, defined as the time from patients' first cancer-related healthcare encounter to their cancer diagnosis date. We used multivariable quantile regression to evaluate the association between colonoscopy availability and the diagnostic interval, modelling the median and 90th percentile. RESULTS: The median diagnostic interval was 84 days (90th percentile 323 days). The diagnostic interval was longer in patients residing in areas with lower colonoscopists density or private clinic access (adjusted median difference = 9 and 19 days, respectively), with evidence of effect modification by symptom status. Increased distance to a colonoscopist was associated with a longer diagnostic interval in asymptomatic patients, but a shorter diagnostic interval in symptomatic patients (adjusted median difference = 29 and -25 days, respectively). CONCLUSIONS: This study demonstrated that reduced colonoscopy resource availability is associated with longer diagnostic intervals for CRC patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».