26 Improving timeliness of specialist referral and diagnosis for patients with suspected lung cancer through standardization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Delays in lung cancer (LC) diagnosis are associated with worse clinical outcomes. Our rapid assessment LC clinic identified referral delays following thoracic imaging suspicious for LC and delays associated with unstructured triage. <h3>Objectives</h3> Decrease time from suspicious CT chest to LC clinic referral and decrease time from referral to diagnosis and staging. <h3>Methods</h3> Retrospective baseline chart review (Jan–Apr 2018) and prospective monitoring (May 2018–May 2019). PDSA cycles: 1) Standardized Triage Pathways (nurse-physician triage to diagnostic pathways, pre-ordered staging tests, small nodule clinic); 2) local standardization and regional implementation of CT reporting recommending LC clinic referral (March 2019). Data include dates of: imaging suspicious for LC, CT chest, specialist referral and assessment, staging tests, radiologist recommendations and diagnosis. Data are reported as mean days; statistical process control XbarS charts and unpaired t-tests were used to assess for significance. <h3>Results</h3> Following PDSA 1, there were reductions in mean time from referral to PET (40.5 to 27.3 days), to CT/MRI Brain (35.8 to 18.8 days), and to diagnosis (41.4 to 30.1 days), all significant by special cause variation. Following PDSA 2, the percentage of LC clinic patients with a CT chest recommending clinic referral increased (25.2% to 37.0%, p=0.041), with increased recommendations from regional hospitals (4.2% to 16.5%, p=0.022). When a radiologist recommended LC clinic referral, time to referral and assessment were faster (7.3 vs. 15.5 days, p=0.0001; 20.3 vs. 26.2 days, p=0.001, respectively). <h3>Conclusions</h3> Standardization of radiologist reporting and LC clinic triage led to significant improvement in timeliness of specialist access, diagnosis and staging investigations.
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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 | 0,000 | 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 découle