Diagnostic pathways for breast cancer in 10 International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP) jurisdictions: an international comparative cohort study based on questionnaire and registry data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A growing body of evidence suggests longer time between symptom onset and start of treatment affects breast cancer prognosis. To explore this association, the International Cancer Benchmarking Partnership Module 4 examined differences in breast cancer diagnostic pathways in 10 jurisdictions across Australia, Canada, Denmark, Norway, Sweden and the UK. SETTING: Primary care in 10 jurisdictions. PARTICIPANT: Data were collated from 3471 women aged >40 diagnosed for the first time with breast cancer and surveyed between 2013 and 2015. Data were supplemented by feedback from their primary care physicians (PCPs), cancer treatment specialists and available registry data. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Patient, primary care, diagnostic and treatment intervals. RESULTS: Overall, 56% of women reported symptoms to primary care, with 66% first noticing lumps or breast changes. PCPs reported 77% presented with symptoms, of whom 81% were urgently referred with suspicion of cancer (ranging from 62% to 92%; Norway and Victoria). Ranges for median patient, primary care and diagnostic intervals (days) for symptomatic patients were 3-29 (Denmark and Sweden), 0-20 (seven jurisdictions and Ontario) and 8-29 (Denmark and Wales). Ranges for median treatment and total intervals (days) for all patients were 15-39 (Norway, Victoria and Manitoba) and 4-78 days (Sweden, Victoria and Ontario). The 10% longest waits ranged between 101 and 209 days (Sweden and Ontario). CONCLUSIONS: Large international differences in breast cancer diagnostic pathways exist, suggesting some jurisdictions develop more effective strategies to optimise pathways and reduce time intervals. Targeted awareness interventions could also facilitate more timely diagnosis of breast cancer.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».