Reliance on Self-Medication Increase Delays in Diagnosis and Management of GI Cancers: Results From Nepal
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Patients with GI cancers in Nepal often present with advanced disease and poor outcomes. The purpose of the study was to determine the time to presentation, diagnosis, and treatment of GI cancer and the baseline factors that may be associated with delays. PATIENTS AND METHODS An institutional review board–approved study was performed in Kathmandu, Nepal, from July 2018 to June 2019. Patients with newly diagnosed GI cancers were asked to fill out a standardized questionnaire. Baseline factors such as residence, literacy, and use of self-medication were recorded. Patients were asked to report the time from first symptom to presentation, time from primary care visit to pathologic diagnosis, and time from diagnosis to surgery and/or treatment. Baseline factors were analyzed using 2-tailed t tests (Prism 8.0; GraphPad, La Jolla, CA) to determine whether any factors were associated with longer time delays in these 3 intervals. RESULTS The cohort comprised of 104 patients with a median age of 53.5 years (range, 22-77 years); 61.5% were men, 46.2% had upper GI cancers, and 83.7% presented with stage III or IV disease. The median time to presentation was 150 days, time to diagnosis was 220 days, and time to treatment was 50 days. There was no statistically significant difference in time intervals between upper and lower GI cancers. Use of self-medication (88.5%) was the only factor associated with longer time intervals to presentation, diagnosis, and treatment. CONCLUSION Patients in Nepal have long time intervals to presentation, diagnosis, and treatment of GI cancer. Self-medication led to longer delays. Reasons for self-medication and other potential barriers will be explored in future studies in the hopes of improving outcomes.
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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