Wait Times and Survival in Lung Cancer Patients across the Province of Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide, with a five-year survival of 22% in Canada. Guidelines recommend rapid evaluation of patients with suspected lung cancer, but the impact on survival remains unclear. We reviewed medical records of all patients with newly diagnosed lung cancer in four hospital networks across the province of Quebec, Canada, between 1 February and 30 April 2017. Patients were followed for 3 years. Wait times for diagnosis and treatment were collected, and survival analysis using a Cox regression model was conducted. We included 1309 patients, of whom 39% had stage IV non-small cell lung cancer (NSCLC). Median wait times were, in general, significantly shorter in patients with stage III-IV NSCLC or SCLC. Surgery was associated with delays compared to other types of treatments. Median survival was 12.9 (11.1-15.7) months. The multivariate survival model included age, female sex, performance status, histology and stage, treatment, and the time interval between diagnosis and treatment. Longer wait times had a slightly protective to neutral effect on survival, but this was not significant in the stage I-II NSCLC subgroup. Wait times for the diagnosis and treatment of lung cancer were generally within targets. The shorter wait times observed for advanced NSCLC and SCLC might indicate a tendency for clinicians to act quicker on sicker patients. This study did not demonstrate the detrimental effect of longer wait times on survival.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».