RARE-01. ASSESSING THE SYMPTOM DIAGNOSTIC INTERVAL FOR CHILDREN WITH CENTRAL NERVOUS SYSTEM TUMOURS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diagnostic delays in pediatric neuro-oncology is a subject of distress for families and providers. We aimed to evaluate the symptom diagnostic interval (SDI) and influencing variables for children with CNS tumors. Methods This retrospective study analyzed 210 patients diagnosed from 2001–2018 and managed at the tertiary care facility in Halifax, Canada. SDI was defined as time from first symptom until tissue diagnosis or, if not available, imaging diagnosis. Non-parametric tests were used to compare SDI between groups. Results Median SDI was 12.4 weeks (IQR 4.3–30), longer than 7 other studies of 1308 children reporting medians of 4.5–10 weeks (p < 0.01). Most common tumors and their median SDI included low-grade glioma (LGG) (n=97, 46%; 17.9 weeks), medulloblastoma (n=31, 15%; 8.7 weeks), high-grade glioma (HGG) and DIPG (n=23, 11%; 5.6 weeks), and ependymoma (n=13, 6%; 13.6 weeks). The most common initial reported symptom included headache (n=63; 30%), nausea/vomiting (n=27, 18%), seizure (n=24, 12%), and visual impairment (n=13, 6.3%). Patients aged 0–3 years had a shorter SDI than patients 10 years and older (SDI 8.7 vs 14.6 weeks; p = 0.03). Tumor category showed longer SDI for LGG versus HGG (p = 0.003), DIPG (p = 0.02), medulloblastoma (p = 0.03) and other embryonal tumors (p = 0.03). Longer SDI was not associated with increased risk of disease progression for LGG (p = 0.93), medulloblastoma (p = 0.89), or ependymoma (p = 0.5). No difference in SDI was found with regard to diagnosis era, ethnicity, socioeconomic status, or distance to the tertiary care facility. Conclusion SDI at our centre is longer than previously reported studies. SDI is linked to tumor biology and its relevance within specific tumor groups deserves further investigation given it doesn’t appear to predict tumor progression/recurrence, yet families and providers feel distress when delays in diagnosis are perceived.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».