OP69 Initiatives To Improve The Timeliness Of Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Conventional wisdom suggests that accelerating the speed of cancer diagnosis should improve health outcomes. However, cancer diagnosis requires complex coordination and effective communication between care providers working across many areas of the healthcare system. Since 2000, several nations and jurisdictions have aimed to improve timeliness of cancer diagnosis by integrating and coordinating cancer diagnostic services for patients. The objective of this study was to describe the impact of these existing initiatives. Methods We conducted an environmental scan consisting of a literature review (published academic and grey literature) and key informant consultations (online surveys and telephone interviews with experts who have knowledge of existing initiatives). We searched for initiatives in the United Kingdom, the Nordic countries, Canada, Australia, and New Zealand. For each initiative, we extracted data on their development and implementation, structure and functioning, intended outcomes and effectiveness, costs and cost savings, and enablers and barriers. Results Eighty-nine relevant documents and 20 key informants contributed to this study. We identified 21 relevant initiatives, including seven national initiatives targeting multiple types of cancer. The literature review found that most initiatives accelerated the diagnostic phase of cancer care by several days or weeks. These wait time reductions were often associated with improved patient experience, but not less advanced cancer stage or increased long-term survival. Insights from key informants improved our understanding of the costs, enablers, and barriers associated with program implementation and maintenance. Conclusions These results can be used as a first step to inform the development, evaluation, and improvement of international cancer diagnostic pathways. Stakeholders wishing to accelerate cancer diagnosis should consider the feasibility of achieving their intended program outcomes based on the existing research evidence, desired type of initiative, and jurisdiction's unique contextual factors.
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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 | 0,026 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».