The pathway and characteristics of patients with non-specific symptoms of cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-specific symptoms are common and often sign of a non-serious disease. Because of this, patients with non-specific symptoms of cancer (NSSC) present a challenge for general practitioners (GP). Studies describing characteristics of patients with NSSC have been done after fast-track pathways were created to diagnose and treat patients with NSSC. This study reviews characteristics of patients with NSSC and their patient pathways. MATERIALS AND METHODS: Database searches of Embase, Cochrane, PubMed, Cinahl and Web of Science were performed. Search terms used were cancer, patient pathway, and NSSC with their synonyms. The flow diagram Preferring Reporting Items for Systematic Review was applied to the systematic search. The Newcastle-Ottawa Assessment Scale (NOS) was used to compare the quality of the included studies. RESULTS: Twelve studies met the inclusion criterias. All studies were considered to be of high methodological quality. Patient Pathway: 11-35% of patients were diagnosed with cancer. Median number of days through diagnostic process was 7-10. PATIENT CHARACTERISTICS: The most prevalent cancers included hematological-(14-30%), gastrointestinal-(13-23%) and lung cancers (13%). Rheumatological, musculoskeletal and gastrointestinal diseases were among the most common non-malignant diseases diagnosed. Weight loss, fatigue, pain and loss of appetite were the most common symptoms. Cardiovascular diseases, lung diseases, diabetes and previous diagnosed cancer were the most common comorbidities. Mean age of included patients was 60-72 years. CONCLUSION: Limited number of studies were found and they lacked sufficient heterogenic data to conduct a metaanalysis. Symptoms, diagnoses, age and gender were described with some heterogenic results. Further studies should be conducted to gather broader knowledge about patients with NSSC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».