Interventions to improve early cancer diagnosis of symptomatic individuals: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To summarise the current evidence regarding interventions for accurate and timely cancer diagnosis among symptomatic individuals. DESIGN: A scoping review following the Joanna Briggs Institute's methodological framework for the conduct of scoping reviews and reported in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews checklist. DATA SOURCES: MEDLINE (Ovid), CINAHL (EBSCOhost) and PsycINFO (Ovid) bibliographic databases, and websites of relevant organisations. Published and unpublished literature (grey literature) of any study type in the English language were searched for from January 2017 to January 2021. ELIGIBILITY AND CRITERIA: Study participants were individuals of any age presenting at clinics with symptoms indicative of cancer. Interventions included practice guidelines, care pathways or other initiatives focused on achieving predefined benchmarks or targets for wait times, streamlined or rapid cancer diagnostic services, multidisciplinary teams and patient navigation strategies. Outcomes included accuracy and timeliness of cancer diagnosis. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We summarised findings graphically and descriptively. RESULTS: From 21 298 retrieved citations, 88 unique published articles and 16 unique unpublished documents (on 18 study reports), met the eligibility for inclusion. About half of the published literature and 83% of the unpublished literature were from the UK. Most of the studies were on interventions in patients with lung cancer. Rapid referral pathways and technology for supporting and streamlining the cancer diagnosis process were the most studied interventions. Interventions were mostly complex and organisation-specific. Common themes among the studies that concluded intervention was effective were multidisciplinary collaboration and the use of a nurse navigator. CONCLUSIONS: Multidisciplinary cooperation and involvement of a nurse navigator may be unique features to consider when designing, delivering and evaluating interventions focused on improving accurate and timely cancer diagnosis among symptomatic individuals. Future research should examine the effectiveness of the interventions identified through this review.
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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 | 0,067 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».