Physician perspectives on delays in cancer diagnosis in Alberta: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delays in cancer diagnosis have been associated with reduced survival, decreased quality of life after treatment, and suboptimal patient experience. The objective of the study was to explore the perspectives of a group of family physicians and other specialists regarding potentially avoidable delays in diagnosing cancer, and approaches that may help expedite the process. METHODS: We conducted a qualitative study using interviews with physicians practising in primary and outpatient care settings in Alberta between July and September 2019. We recruited family physicians and specialists who were in a position to discuss delays in cancer diagnosis by email via the Cancer Strategic Clinical Network and the Alberta Medical Association. We conducted semistructured interviews over the phone, and analyzed data using thematic analysis. RESULTS: Eleven family physicians and 22 other specialists (including 7 surgeons or surgical oncologists, 3 pathologists, 3 radiologists, 2 emergency physicians and 2 hematologists) participated in interviews; 22 were male (66.7%). We identified 4 main themes describing 9 factors contributing to potentially avoidable delays in diagnosis, namely the nature of primary care, initial presentation, investigation, and specialist advice and referral. We also identified 1 theme describing 3 suggestions for improvement, including system integration, standardized care pathways and a centralized advice, triage and referral support service for family physicians. INTERPRETATION: These findings suggest the need for enhanced support for family physicians, and better integration of primary and specialty care before cancer diagnosis. A multifaceted and coordinated approach to streamlining cancer diagnosis is required, with the goals of enhancing patient outcomes, reducing physician frustration and optimizing efficiency.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».