MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2991168264 · doi:10.1136/bmjopen-2018-025895

Time intervals and routes to diagnosis for lung cancer in 10 jurisdictions: cross-sectional study findings from the International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP)

2019· article· en· W2991168264 sur OpenAlexafffundabout
Usha Menon, Peter Vedsted, Alina Zalounina Falborg, Henry Jensen, Samantha Harrison, Irene Reguilon, Andriana Barisic, Rebecca J. Bergin, David Brewster, John Butler, Odd Terje Brustugun, Oliver Bucher, Victoria Cairnduff, Anna Gavin, Eva Grunfeld, Beth Harland, Jatinderpal Kalsi, Anne Kari Knudsen, Mats Lambe, Rebecca‐Jane Law, Yulan Lin, Martin Malmberg, Donna Turner, Richard D Neal, Victoria White, David Weller

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchCancerCare ManitobaCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaPartenariat Canadien Contre Le CancerCancer Research UKCancer Research WalesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineCross-sectional studyBenchmarkingLung cancerEnvironmental healthGeneral partnershipCancerPublic healthFamily medicinePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Differences in time intervals to diagnosis and treatment between jurisdictions may contribute to previously reported differences in stage at diagnosis and survival. The International Cancer Benchmarking Partnership Module 4 reports the first international comparison of routes to diagnosis and time intervals from symptom onset until treatment start for patients with lung cancer. DESIGN: Newly diagnosed patients with lung cancer, their primary care physicians (PCPs) and cancer treatment specialists (CTSs) were surveyed in Victoria (Australia), Manitoba and Ontario (Canada), Northern Ireland, England, Scotland and Wales (UK), Denmark, Norway and Sweden. Using Wales as the reference jurisdiction, the 50th, 75th and 90th percentiles for intervals were compared using quantile regression adjusted for age, gender and comorbidity. PARTICIPANTS: Consecutive newly diagnosed patients with lung cancer, aged ≥40 years, diagnosed between October 2012 and March 2015 were identified through cancer registries. Of 10 203 eligible symptomatic patients contacted, 2631 (27.5%) responded and 2143 (21.0%) were included in the analysis. Data were also available from 1211 (56.6%) of their PCPs and 643 (37.0%) of their CTS. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Interval lengths (days; primary), routes to diagnosis and symptoms (secondary). RESULTS: With the exception of Denmark (-49 days), in all other jurisdictions, the median adjusted total interval from symptom onset to treatment, for respondents diagnosed in 2012-2015, was similar to that of Wales (116 days). Denmark had shorter median adjusted primary care interval (-11 days) than Wales (20 days); Sweden had shorter (-20) and Manitoba longer (+40) median adjusted diagnostic intervals compared with Wales (45 days). Denmark (-13), Manitoba (-11), England (-9) and Northern Ireland (-4) had shorter median adjusted treatment intervals than Wales (43 days). The differences were greater for the 10% of patients who waited the longest. Based on overall trends, jurisdictions could be grouped into those with trends of reduced, longer and similar intervals to Wales. The proportion of patients diagnosed following presentation to the PCP ranged from 35% to 75%. CONCLUSION: There are differences between jurisdictions in interval to treatment, which are magnified in patients with lung cancer who wait the longest. The data could help jurisdictions develop more focused lung cancer policy and targeted clinical initiatives. Future analysis will explore if these differences in intervals impact on stage or survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207