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Enregistrement W4241896339 · doi:10.21203/rs.3.rs-332873/v1

Diagnostic Timelines and Self-reported Symptoms of Patients With Lung and Gastrointestinal Cancers Undergoing Radiation Therapy

2021· preprint· en· W4241896339 sur OpenAlexaff
Demetra Yannitsos, Lisa Barbera, Abdullah Al‐Rashdan, Petra Grendarova

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineMedicineRadiation therapyGastrointestinal cancerLungLung cancerCancerInternal medicineGeneral surgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Previous studies have found that patients with lung cancer report worse patient experience compared to other tumour groups. Reasons that may negatively impact patient experience include delays in diagnosis as well as inadequate symptom management. The purpose of this study was to compare the diagnostic timelines and symptom reports of patients with lung and gastrointestinal (GI) cancers. Methods: This study included patients diagnosed with lung or GI cancers who attended a radiation oncology (RO) consultation and/or received radiation treatment between May and August 2019. Data collected included demographics, dates of diagnostic time points and self-reported symptom scores across 3 time points. A descriptive analysis was completed and the median number of days between time points were compared between tumour groups.Results: Patients with lung cancer experienced a greater diagnostic delay compared to GI patients, specifically regarding the median number of days between the first investigative test and biopsy, with a difference of 21 days between tumour groups (p<0.05). From RO consultation to the first treatment review appointment, 25% and 4% of lung and GI patients, respectively, reported worsening of symptoms. A greater proportion of lung patients reported worse symptoms scores during treatment compared to GI patients. This varied by specific symptom. Conclusions: Delays in receiving a diagnosis and worse symptom experience during radiation treatment were demonstrated in this study and may indicate potential targets to improve patient experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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