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Enregistrement W3111695551 · doi:10.1093/neuonc/noaa222.825

SWK-08. DELAYED DIAGNOSIS OF CENTRAL NERVOUS SYSTEM (CNS) TUMORS IN CHILDREN: PERSPECTIVE FROM THE FRONTLINE

2020· article· en· W3111695551 sur OpenAlexaffabout
Manisha Jogendran, Rebecca Ronsley, Ran D. Goldman, Sylvia Cheng

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensVancouver Infectious Diseases CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical diagnosisVomitingFamily medicinePediatricsClinical PracticeBrain tumorPsychiatryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Delayed diagnosis of CNS tumors in children is well documented, partially due to challenges in recognizing rare diagnoses. Our objective was to describe Canadian family physicians’ attitudes and confidence in diagnosing and managing pediatric CNS tumors. A standardized questionnaire was administered at a Canadian national family physicians’ conference. Items were based on observations from our institutional study of prediagnostic symptomatic interval in pediatric CNS tumors. 449 surveys were completed. 302/443 (68%) physicians practice in cities. 153/447 (34%) report encountering parents that inquire about their children having brain tumors. 261/449 (58%) have not managed a pediatric brain tumor. 153/447 (34%) report they are not confident, 255/447 (57%) somewhat confident and 39/447 (9%) confident in managing a suspected brain tumor in a stable child. 259/447 (58%) would refer directly to a hospital/specialist. The reported median time for suspicion of a brain tumor was 8–14 days for children with vomiting and/or headache and 1 day for children with seizure and/or ataxia. 410/447 (97%) report not knowing any guidelines to help with management. 235/447 (53%) suggested barriers they experience to include 52/235 (22%) wait times for imaging/specialists, 37/235 (16%) geographical location of the child, 27/235 (12%) knowledge, 25/235 (11%) access to imaging/specialist, and 15/235 (6%) patient-related factors or system barriers, and 8/235 (3%) specialist attitudes. 68/235 (29%) identified no barriers in their practice. This study provides insight into family physicians’ perceived challenges and barriers in diagnosing and managing new suspected pediatric CNS tumors. Educational effort and overcoming systemic perceived barriers may increase physicians’ confidence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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