MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4292397215 · doi:10.1016/j.xjon.2022.08.004

Time to treatment of esophageal cancer in Ontario: A population-level cross-sectional study

2022· article· en· W4292397215 sur OpenAlexafffundabout
Nader Hanna, Paul Nguyen, Wiley Chung, Patti A. Groome

Notice bibliographique

RevueJTCVS Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineInterquartile rangePercentileComorbidityEsophageal cancerInternal medicinePopulationCancerCancer registryRetrospective cohort studyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Timely cancer treatment improves survival and anxiety for some sites. Patients with esophageal cancer require specific workup before treatment, which can prolong the time from diagnosis to treatment (treatment interval [TI]). The geographical variation of this interval remains uninvestigated in patients with esophageal cancer. Methods: This retrospective population-level study conducted in Ontario used linked administrative health care databases. Patients treated for esophageal cancer between 2013 and 2018 were included. The TI was time from diagnosis to treatment. Patients were assigned a geographical Local Health Integration Network on the basis of postal code. Covariates included patient, disease, and diagnosing physician characteristics. Quantile regression modeled TI length at the 50th and 90th percentile and identified associated factors. Results: < .0001) were associated with a longer 90th percentile TI. Conclusions: Geographic variability of time to treatment exists across Ontario. Investigation of facility-level differences is warranted. Patient and disease factors are associated with longer wait times. These results might inform future health care policy and resource allocation.

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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,981

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)0,0200,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJTCVS OpenMême sujetEsophageal Cancer Research and TreatmentTravaux en français237 207