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Enregistrement W3042402776 · doi:10.21037/jtd-20-157

The impact of concordance with a lung cancer diagnosis pathway guideline on treatment access in patients with stage IV lung cancer

2020· article· en· W3042402776 sur OpenAlexaffabout
Andrew Pattison, Luke Jeagal, Kazuhiro Yasufuku, Andrew Pierre, Laura Donahoe, Jonathan Yeung, Gail Darling, Marcelo Cypel, Marc de Perrot, Shaf Keshavjee, Kasia Czarnecka‐Kujawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcordanceGuidelineStage (stratigraphy)Lung cancerCancerLungOncologyInternal medicineIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Timely access to treatment of lung cancer is dependent on efficient and appropriate patient assessment and early referral for diagnostic workup. This study assesses the impact of Cancer Care Ontario (CCO) Lung Cancer Diagnostic Pathway Guideline (LCDPG) concordance on access to treatment of stage IV lung cancer patients referred to the Diagnostic Assessment Program (DAP) at a Canadian tertiary cancer centre. Methods: This retrospective cohort study includes patients diagnosed with clinical stage IV lung cancer referred to the DAP at a Canadian tertiary cancer centre between November 1, 2015 and May 31, 2017. Referral concordance was determined based on CCO LCDPG. The primary outcome; time to treatment from initial healthcare presentation; was compared between the concordant and discordant referrals. Results: Two hundred patients were referred for clinical stage IV lung cancer during the study period. Of these referrals, 151 (75.5%) were assessed and referred in concordance with LCDPG. Guideline concordant referrals were associated with reduced time to treatment from first healthcare presentation compared with guideline discordant referrals (55.3 vs. 108.8 days, P<0.001). Time to diagnostic procedure (32.2 vs. 86.7 days, P<0.001) and decision to treat (38.5 vs. 93.8 days, P<0.001) were also reduced with guideline concordance. The most common reason for discordant assessment and referral was delayed or inadequate investigation of symptoms in a high risk patient (32.7% of discordant referrals). Conclusions: Guideline concordant assessment and referral of stage IV lung cancer patients results in reduced time to diagnosis and treatment. Future research and education should focus on improving factors that delay DAP referral.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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