Retrospective study of factors associated with late detection of oral cancer in alberta: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer continues to be diagnosed in advanced stages, giving patients lower chances of survival. The objective of this study was to explore reasons for delayed diagnosis of oral cancer in Alberta. A retrospective qualitative design was implemented through seven steps suggested for conducting a narrative clinical document. Data was retrieved from the Alberta Cancer Registry database between 2005 and 2017. A sample of initial consultation notes (ICN) of oral and oropharyngeal cancer patients were identified through a purposeful sampling method and added to the study until saturation was achieved. A deductive analysis approach inspired by the model pathways to treatment health care provider (HCP) was employed. From the 34 ICN included in our analysis, five main categories were identified: appraisal interval, help-seeking interval, diagnosis interval, pre-treatment interval, and other contributing factors such as health-related behaviours, system delay, and tumor characteristics. These factors negatively contributed to early detection of oral and oropharyngeal cancers and affect treatment wait time with patients, providers, and the healthcare system. Patient's lack of awareness, provider's oversight and prolonged access to care were the main reasons of delay in cancer diagnosis and management in our study. A sustainable plan for public awareness interventions and implementation of a solid curriculum for medical and dental students is needed to enhance their related knowledge, competence in clinical judgement, and treatment managements.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».