Patterns of Healthcare Utilization Leading to Diagnosis of Young-Onset Colorectal Cancer (yCRC): Population-Based Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increasing risk of young-onset colorectal cancer (yCRC) in adults < 50 years has called for better understanding of patients’ pathways to diagnosis. This study evaluated patterns of healthcare utilization before diagnosis of yCRC. Methods: Using linked administrative health databases in British Columbia, Canada, we identified yCRC cases and cancer-free controls matched (1:10) on age, sex, and healthcare utilization. The index date was the date of diagnosis for yCRC cases and matched date for controls. Outpatient visits, emergency department visits, and hospitalizations over a 5-year prediagnosis period (e.g., year-1 to year-5) were compared using descriptive statistics and Poisson regression models. Results: The study included 2567 yCRC cases (49.6% females, 43.0 ± 5.8 years) and 25,455 controls (48.6% females, 43.0 ± 5.8 years). We observed an increasing number of outpatient visits from prediagnosis year-5 (median = 3) to year-1 (median = 8) for yCRC cases. Among controls, outpatient visits were stable and did not have a pattern of increase. Poisson regression models indicated higher adjusted count ratios for outpatient visits for yCRC cases compared to controls in the year before diagnosis (1.11; 95% CI, 1.07 to 1.15). In the year before diagnosis, 35.1% of yCRC cases had potentially related visits to CRC (e.g., nausea, vomiting) and 16.9% had potentially red flag visits (e.g., gastrointestinal hemorrhage or iron deficiency anemia). Conclusions: Using population-based data, we found that individuals with yCRC did not have higher healthcare utilization than individuals without in the prediagnosis period except for the year before diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».