Finding the Needle in the Hay Stack: Population-based Study of Prediagnostic Symptomatic Interval in Children With CNS Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system (CNS) tumors in children are a devastating diagnosis and delay in diagnosis is well documented in the literature. The aim of this study was to document and characterize time to diagnosis of CNS tumors among children 0 to 17 years of age in a pediatric center. A retrospective chart review was conducted of medical records of children with CNS tumors from 2000 to 2016 in British Columbia, Canada and 148 reports were available for review. Average age at diagnosis was 87.8 months (SD=59.7; median=72). One third (30%) were diagnosed after a single visit to a health care provider and 11 (7.7%) after more than 4 visits. Median time to diagnosis (prediagnostic symptomatic interval [PSI]) was 62 days (average 197±341 d; range, 0 to 2047 d). Longest period was time from first symptom to first health care provider visit (PSI1, median 37 d). Tumors in the posterior fossa and symptoms of ataxia or paresis were associated with a significantly shorter PSI. CNS tumors in children continue to pose a diagnostic challenge with variability in time to diagnosis. Our population-based study suggests variability in time to diagnosis with a need for education of families to identify symptoms associated with CNS tumors.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».