Diagnostic delay in symptomatic uncomplicated diverticular disease: an Italian tertiary referral centre study
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude of the diagnostic delay of symptomatic uncomplicated diverticular disease (SUDD) is unknown; we aimed to evaluate SUDD diagnostic delay and its risk factors. SUDD patients diagnosed at a tertiary referral centre were retrospectively enrolled (2010-2022). Demographic and clinical data were retrieved. Overall, patient-, and physician-dependant diagnostic delays were assessed. Univariate and multivariate analyses were fitted to identify risk factors for diagnostic delay. Overall, 70 SUDD patients (median age 65 years, IQR 52-74; F:M ratio = 1.6:1) were assessed. The median overall diagnostic delay was 7 months (IQR 2-24), patient-dependant delay was 3 months (IQR 0-15), and physician-dependant delay was 1 month (IQR 0-6). Further, 25% of patients were misdiagnosed with irritable bowel syndrome (IBS). At multivariate analysis, previous misdiagnosis was a significant risk factor for overall and physician-dependant diagnostic delay (OR 9.99, p = 0.01, and OR 6.46, p = 0.02, respectively). Also, a high educational level (> 13 years) was associated with a greater overall diagnostic delay (OR 8.74 p = 0.02), while previous abdominal surgery was significantly associated to reduced physician-dependant diagnostic delay (OR 0.19 p = 0.04). To conclude, SUDD may be diagnosed late, IBS being the most frequent misdiagnosis. Timely diagnosis is crucial to tackle the burden of SUDD on patients and healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».