MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194054546 · doi:10.1080/24745332.2021.1955039

Expediting specialist referral for patients with suspected lung cancer through standardization of radiologist reporting

2021· article· en· W3194054546 sur OpenAlexaff
Breanne Golemiec, Monica Mullin, Sophia Linton, Thomas H. Howard, Gurmohan Dhillon, Dominique DaBreo, Christopher M. Parker, Geneviève C. Digby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Critical Care and Sleep Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralLung cancer screeningLung cancerRadiologyEmergency medicineMedical physicsInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE Lung cancer (LC) diagnostic pathways are often initiated following suspicious clinical and radiologic findings. We identified delays from first thoracic imaging suspicious for LC to specialist evaluation in a rapid assessment clinic [Lung Diagnostic Assessment Program (LDAP)].OBJECTIVES We evaluate the impact of a quality improvement initiative consisting of standardized Computed Tomography (CT) reporting on timeliness of LC diagnostic pathways.METHODS Retrospective chart review of LDAP-referred patients established baseline data (January – December 2018). Improvement initiatives included (i) implementation of standardized LDAP referral recommendations at an academic center for patients with suspected LC by thoracic imaging (January 2019), and (ii) spread of standardized reporting to 3 community hospitals (March 2019). Prospective chart review (January - September 2019) evaluated for improvement. Data include dates of CT chest, LDAP referral/assessment and specific phrasing of radiology reports. Continuous data are reported as medians, categorical data as percentages; Mann-Whitney U and chi-squared tests assess for significance.MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS We reviewed 1,244 LDAP referrals (697 baseline; 547 post-standardization). Patients with a radiologist recommendation for LDAP referral had faster times from CT to referral (median [75th, 90th percentile]) (5[9,15] vs. 6[16,33] days) and specialist assessment (20[27,35] vs. 22[33,50] days). Following standardization, the percentage of LDAP-referred patients with a radiologist recommendation for referral increased (29.2% to 48.3%; P < .001), significant for the academic center (50.2% to 61.8%; P = .006) and community hospitals (12.1% to 35.3%; P < .001).CONCLUSIONS Standardized radiologist reporting and specialist referral recommendations for patients with imaging suspicious for LC leads to faster patient referral and assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Respiratory Critical Care and Sleep MedicineMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207