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Enregistrement W3137401293 · doi:10.1503/cjs.013319

Wait times in the management of non–small cell lung carcinoma before, during and after regionalization of lung cancer care: a high-resolution analysis

2021· article· en· W3137401293 sur OpenAlexaffvenue
Saad Shakeel, Mankeeran Dhanoa, Omar Khan, Pooya Dibajnia, Noori Akhtar‐Danesh, Abdollah Behzadi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityNOSM UniversityUniversity of TorontoHealth Sciences NorthLaurentian UniversityTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerHazard ratioMultivariate analysisInternal medicinePalliative careCancerProportional hazards modelCarcinomaLungQuality of life (healthcare)OncologyRadiologyConfidence intervalNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Timeliness can have a substantial effect on treatment outcomes, prognosis and quality of life for patients with lung cancer. We sought to evaluate changes in wait times for patients with non-small cell lung carcinoma (NSCLC) and to identify bottlenecks in cancer care. Methods: We included patients who received treatment with curative intent or palliative treatment for NSCLC, diagnosed through mediastinal staging by a thoracic surgeon. Data were collected from 3 cohorts over 3 time periods: before the regionalization of lung cancer care (2005-2007, C1), immediately postregionalization (2011-2013, C2) and 5 years after regionalization (2016-2017, C3). Total wait time and delays along treatment pathways were compared across cohorts using multivariate Cox proportionality models. Results: Our total sample size was 299 patients. Overall, there was no significant difference in total wait time among the 3 cohorts. However, wait time from symptom onset to first physician visit significantly increased in C3 compared with C2 (hazard ratio [HR] 0.41, p < 0.01) and C1 (HR 0.43, p < 0.01). Time from first physician visit to computed tomography (CT) scan significantly decreased in C3 compared with C2 (HR 1.54, p < 0.01). Time from abnormal CT scan to first surgeon visit also significantly decreased in C2 (HR 1.43, p < 0.01) and C3 (HR 4.47, p < 0.01) compared with C1, and between C3 and C2 (HR 2.67, p < 0.01). In contrast, time from first surgeon visit to completion of staging significantly increased in C2 (HR 0.36, p < 0.01) and C3 (HR 0.24, p < 0.01) compared with C1, as well as between C3 and C2 (HR 0.60, p < 0.01). Time to first treatment after completion of staging was significantly shorter for C3 than C1 (HR 1.58, p < 0.01). Conclusion: Trends toward a reduction in wait time are evident 5 years after the regionalization of lung cancer care, primarily led by shorter wait times for CT scans and thoracic surgeon consults. However, wait times can further be reduced by addressing delays in staging completion and patient and provider education to identify the early signs of NSCLC.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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