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Enregistrement W4387303160 · doi:10.21203/rs.3.rs-3314744/v1

Barriers to Transanal Endoscopic Surgery Referral in Canada

2023· preprint· en· W4387303160 sur OpenAlexaffabout
R. Raskin, Katerina Neumann, Jennifer Jones

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralConfidence intervalSurgeryGeneral surgeryInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Backgroud: Transanal endoscopic surgery (TES) is a minimally invasive procedure that allows for full thickness local excision of adenomas and select early rectal adenocarcinomas. Despite its advantages, TES is not uniformly utilized across Canada. Methods Potential barriers to TES referral were explored via a survey distributed to endoscopists across Canada, using a stratified sampling method. Results In total, 199/501 endoscopists completed our survey, including 62 (31%) gastroenterologists and 136 (69%) surgeons, consistent with a 39% response rate. For patients with clear and unclear indications for TES, 30/146 (27%) and 64/146 (44%) of referring endoscopists have a low referral rate, respectively. On univariable analysis, factors associated with low referral rate include lack of confidence with indications for TES [OR 9.9 (CI 3.15–31.4) p < 0.001], poor understanding regarding the advantages of TES [OR 11.3 (CI 3.83–33.1) p < 0.001], low comfort with referring [OR 183.7 (CI 21.9-1537.5) p < 0.001], distance greater than one hour from a TES surgeon [OR 5.786 (CI 2.63–12.8) p < 0.001] and lack of access to TES [OR 7.8 (CI 3.34-18.0) p < 0.001]. Gastroenterologists are more likely to have a low referral rate than surgeons [OR 2.76 (CI 1.30–5.8) p < 0.01]. On multivariable analysis, low comfort with referring [OR 67.4 (CI 5.8-779.8) p < 0.001] and greater distance to a TES surgeon [OR 4.5 (CI 1.17–16.9 p < 0.001)] remained independently associated with low referral rate. Provinces with a population of > 1 million [OR 3.66 (CI 1.49-9.0) p < 0.01], academic practice settings [OR 3.05 (CI 1.29–7.3) p < 0.05], and surgeon endoscopists [OR 4.5 (CI 1.68, 12.1) p < 0.01] were all independently associated with greater TES accessibility. Conclusions Many patients who are potentially eligible for TES are not being referred for consideration. An educational gap regarding indications, lack of comfort among referring physicians and geographic inaccessibility are among the greatest barriers to referral.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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