The effect of diagnostic assessment programs on the diagnosis and treatment of patients with lung cancer in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diagnostic assessment programs (DAPs) were implemented in Ontario, Canada, to improve the efficiency of the lung cancer care continuum. We compared the efficiency and effectiveness of care provided to patients in DAPs relative to usual care (non-DAPs). METHODS: Lung cancer patients diagnosed between 2014 and 2016 were identified from the Ontario Cancer Registry. Using administrative databases, we identified various health-care encounters 6 months before diagnosis until the start of treatment and compared utilization patterns, timing, and overall survival between DAP and non-DAP patients. RESULTS: = 0.0006), and were more likely to have early-stage disease (36% vs. 25%) than non-DAP patients. Although DAP patients had a similar time until diagnosis as non-DAP patients, the time until treatment was 8.5 days shorter for DAP patients. DAP patients were more likely to receive diagnostic tests and specialist consultations and less likely to have duplicate chest imaging. DAP patients were more likely to receive brain imaging. Among early-stage lung cancers, brain imaging was high (74% for DAP and 67% for non-DAP), exceeding guideline recommendations. After adjustment for clinical and demographic factors, DAP patients had better overall survival than non-DAP patients (hazard ratio [HR]: 0.79 [0.76-0.82]), but this benefit was lost after adjusting for emergency presentation (HR: 0.96 [0.92-1.00]). A longer time until treatment was associated with better overall survival. CONCLUSION: DAPs provided earlier treatment and better access to care, potentially improving survival. Quality improvement opportunities include reducing unnecessary or duplicate testing and characterizing patients who are diagnosed emergently.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».