Determining the cancer diagnostic interval using administrative data in a cohort of patients with pancreatic cancer.
Notice bibliographique
Résumé
336 Background: Pancreatic cancer is a leading cause of cancer death, largely due to vague presenting symptoms and late stage at diagnosis. Population-based administrative data can be a valuable resource for studying the diagnostic interval. The objective of this study was to determine the first encounter in the diagnostic interval and to calculate that interval in a cohort of patients with pancreatic cancer using an empirical approach. Methods: This is a retrospective, cohort study of patients diagnosed with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) from 2007 – 2015 in Alberta, Canada. We used the Alberta Cancer Registry (ACR), physician billing claims, hospital discharge and emergency room visits to identify health encounters that occurred more frequently in the 3 months prior to diagnosis compared to those in the 3-24 months prior to diagnosis. We used statistical control charts to define the lookback period for each encounter category and identify the earliest encounter that represented the start of the diagnostic interval (index contact date). The end of the interval was the diagnosis date. Quantile regression was used to determine factors associated with the diagnostic interval. Results: We identified 3142 patients with PDAC. Median age of diagnosis was 71 (IQR 61-80). We identified an index contact date in 96.5% of the patients. The median length of the diagnostic interval was 76 days (IQR 21-191; 90th percentile 276 days). A higher Elixhauser comorbidity score (+18.57 days/ 1 point increase, 95% CI 16.07-21.07, p < 0.001) and stage 3 disease (+22.55 days, 95% CI 5.02-40.08, p = 0.01) was associated with a longer diagnostic interval. Conclusions: In this cohort of patients with pancreatic cancer, there was a wide range in the diagnostic interval with 10% of patients having a diagnostic interval approaching one year. Diagnostic interval research using administrative databases can understand variations in diagnosis times, can inform early detection efforts and can improve quality of care.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».