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Enregistrement W4225133895 · doi:10.1136/bmjopen-2021-050457

Understanding linkage to biopsy and treatment for breast cancer after a high-risk telemammography result in Peru: a mixed-methods study

2022· article· en· W4225133895 sur OpenAlexaff
Renato A. Errea, Patricia García, Lydia E. Pace, Jerome T. Galea, Molly F. Franke

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralBreast cancerFamily medicineQualitative researchHealth careMammographyBiopsyCancerDiseaseNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This mixed-method study aimed to understand the effectiveness of linkage to biopsy and treatment in women with a high-risk mammography result (Breast Imaging Reporting and Data System, BI-RADS 4 and 5) in the national telemammography programme and to explore women's experiences during this process. SETTING: Quantitative component: we collected and linked health data from the telemammography reading centre, the national public health insurance, the national centre for disease control and the national referral cancer centre. Qualitative component: we interviewed participants from different regions of the country representing diverse social and geographical backgrounds. PARTICIPANTS: Quantitative: women who underwent telemammography between July 2017 and September 2018 and had high-risk results (BI-RADS 4-5) were collected. Qualitative: women with a high-risk telemammography result, healthcare providers and administrators. OUTCOMES MEASURES: Quantitative: we determined biopsy and treatment linkage rates and delays. Qualitative: we explored barriers and facilitators for obtaining a biopsy and initiating treatment. RESULTS: Of 126 women with high-risk results, 48.4% had documentation of biopsy and 37.5% experienced a delay of >45 days to biopsy. Of 51 women diagnosed with breast cancer, 86.4% had evidence of treatment initiation, but 69.2% initiated treatment >45 days after biopsy. Travelling to major cities for care, administrative factors and breast cancer misconceptions, among other factors, impeded timely, continuous care for breast cancer. A multidisciplinary and culturally tailored patient education facilitated understanding of the disease and prompt decision making about subsequent medical care. CONCLUSIONS: Strengthened breast cancer care capacity outside the capital city, standardised referral pathways, ensured financial support for travel expenses, and enhanced patient education are required to secure linkage to the breast cancer care continuum. Robust information systems are needed to track patients and to evaluate the programme's performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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