Diagnostic routes and time intervals for ovarian cancer in nine international jurisdictions; findings from the International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International Cancer Benchmarking Partnership Module 4 reports the first international comparison of ovarian cancer (OC) diagnosis routes and intervals (symptom onset to treatment start), which may inform previously reported variations in survival and stage. METHODS: Data were collated from 1110 newly diagnosed OC patients aged >40 surveyed between 2013 and 2015 across five countries (51-272 per jurisdiction), their primary-care physicians (PCPs) and cancer treatment specialists, supplement by treatment records or clinical databases. Diagnosis routes and time interval differences using quantile regression with reference to Denmark (largest survey response) were calculated. RESULTS: There were no significant jurisdictional differences in the proportion diagnosed with symptoms on the Goff Symptom Index (53%; P = 0.179) or National Institute for Health and Care Excellence NG12 guidelines (62%; P = 0.946). Though the main diagnosis route consistently involved primary-care presentation (63-86%; P = 0.068), onward urgent referral rates varied significantly (29-79%; P < 0.001). In most jurisdictions, diagnostic intervals were generally shorter and other intervals, in particular, treatment longer compared to Denmark. CONCLUSION: This study highlights key intervals in the diagnostic pathway where improvements could be made. It provides the opportunity to consider the systems and approaches across different jurisdictions that might allow for more timely ovarian cancer diagnosis and treatment.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».