Wait times for breast cancer surgery in lean and traditional care pathways: a multi-group path analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research examining the impact of different models of care on wait times for breast cancer surgery indicates that organized assessment can reduce wait times, but few researchers have explored different care approaches between care sites serving a mixture of urban and rural patients and breast cancer care outcomes, especially within the Canadian context. Therefore, we sought to explore whether wait times from mammogram to surgery differed between lean referral and traditional referral pathways and what areas of inefficiencies need to be addressed. METHODS: We used a retrospective case review design and collected information on female patients (aged ≥ 19 yr) with stage 0-III breast cancer who were surgically treated between February 2016 and July 2019. RESULTS: = 248), with an average wait time difference of 9.3 days. For both care pathways, receiving a screening mammogram, living farther from the hospital, and receiving magnetic resonance imaging (MRI) increased wait times to surgery. CONCLUSION: Conducting the biopsy immediately after an abnormal mammogram, improving wait times for MRIs, and improving access for rural patients may be important areas of change-related focus. Shorter wait times to breast cancer surgery in the lean pathway support the advantage of a referral system whereby organized navigated systems coordinate all aspects of diagnosis and treatment.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».