Referral-to-treatment attrition and its impact on outcomes of patients with advanced gastroesophageal cancers.
Notice bibliographique
Résumé
e16504 Background: Advanced gastroesophageal cancers (AGCs) are aggressive tumors. Prior research has demonstrated that patients with poor prognostic cancers are inconsistently or infrequently referred to oncology specialists because of misperceptions that oncologic treatments are futile and do not alter overall outcomes. The aim of this real-world study was to characterize the attrition of patients with AGCs as they proceed through the diagnostic-therapeutic pathway and to assess its impact on survival. Methods: A retrospective population-based analysis was performed using data from the cancer registry and electronic medical records in a large province (Alberta, Canada). Patients diagnosed with AGCs from 2010 to 2017 were included. Details on demographics, setting of referral (outpatient or inpatient), time from referral to consultation to treatment, and modality of treatment (best supportive care, systemic therapy, and/or radiation) were collected. Logistic regression was used to determine factors associated with referral. Cox regression models were constructed to determine factors associated with overall survival (OS). Results: We identified 1,244 patients, of whom 633 (51%) had gastric and 611 (49%) had esophageal cancer. Median age was 67 years (IQR 58-78 years) and 72% were men. In this cohort, 87% were referred to a cancer center, 80% were seen by an oncologist, and only 44% received first-line treatment. Median time from referral to consultation was 13 days and consultation to treatment was 12 days. In logistic regression, advanced age (OR 0.274; 95% CI 0.183-0.412, p<0.0001) and those with a gastric primary (OR 0.437; 95% CI 0.303-0.628, p<0.0001) were less likely to be referred. In Cox regression, receipt of chemotherapy (HR 0.79; 95% CI 0.76-0.83, p<0.0001) and shorter time from consultation to treatment (HR 0.994; 95% CI 0.991-0.997, p<0.0001) were predictive of better OS. The setting of referral (inpatient vs. outpatient) was not significantly associated with OS (HR 1.11; 95% CI 0.85-1.45, p=0.414). Conclusions: Attrition was most significant as patients proceeded from consultation to treatment. Streamlining processes to narrow the consultation to treatment window may increase the number of patients with AGCs who may be eligible for potentially effective therapies or new clinical trials, which can improve their overall outcomes.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».