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Enregistrement W4226254338 · doi:10.9778/cmajo.20210254

Differences in breast cancer diagnosis by patient presentation in Ontario: a retrospective cohort study

2022· article· en· W4226254338 sur OpenAlexaffvenueabout
Steven Habbous, Esha Homenauth, Andriana Barisic, Sharmilaa Kandasamy, Vicky Majpruz, Katharina Förster, Marta Yurcan, Anna M. Chiarelli, Patti A. Groome, Claire Holloway, Andrea Eisen

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensQueen's UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerRetrospective cohort studyMedical diagnosisOdds ratioCancerConfidence intervalCohortLogistic regressionCancer registryCohort studyProportional hazards modelInternal medicinePediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Ontario, patients with breast cancer typically receive their diagnoses through the Ontario Breast Screening Program (OBSP) after an abnormal screen, through screening initiated by a primary care provider or other referring physician, or through follow-up of symptoms by patients' primary care providers. We sought to explore the association of the route to diagnosis (screening within or outside the OBSP or via symptomatic presentation) with use of OBSP-affiliated breast assessment sites (O-BAS), wait times until diagnosis or treatment, health care use and overall survival for patients with breast cancer. METHODS: In this retrospective cohort study, we used the Ontario Cancer Registry to identify adults (aged 18-105 yr) who received a diagnosis of breast cancer from 2013 to 2017. We excluded patients if they were not Ontario residents or had missing age or sex, or who died before diagnosis. We used logistic regression to evaluate factors associated with categorical variables (whether patients were or were not referred to an OBAS, whether patients were screened or symptomatic) and Cox proportional hazards regression to identify factors associated with all-cause mortality. RESULTS: Of 51 460 patients with breast cancer, 42 598 (83%) received their diagnoses at an O-BAS. Patients whose cancer was first detected through the OBSP were more likely than symptomatic patients to be given a diagnosis at an O-BAS (adjusted odds ratio 1.68, 95% confidence interval [CI] 1.57 to 1.80). Patients screened by the OBSP were given their diagnoses 1 month earlier than symptomatic patients, but diagnosis at an O-BAS did not affect the time until either diagnosis or treatment. Patients referred to an O-BAS had significantly better overall survival than those who were not referred (adjusted hazard ratio 0.73, 95% CI 0.66 to 0.80). INTERPRETATION: Patients screened through the OBSP were given their diagnoses earlier than symptomatic patients and were more likely to be referred to an O-BAS, which was associated with better survival. Our findings suggest that individuals with signs and symptoms of breast cancer would benefit from similar referral processes, oversight and standards to those used by the OBSP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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