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Enregistrement W4416994136 · doi:10.3390/ijerph22121816

Travel Distance and Its Impact on Wait Time for Positron Emission Tomography–Computed Tomography in Patients with Cancers

2025· article· en· W4416994136 sur OpenAlexafffundabout
Dat T. Tran, Xiaoxiao Liu, Alka Patel, Rizwan Shahid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensAlberta Health ServicesInstitute of Health EconomicsUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésLung cancerProstate cancerPositron emission tomographyLymphomaCancer registryCancerHodgkin lymphomaComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine travel distance and its impact on wait time for positron emission tomography–computed tomography (PET/CT) in patients with lung and prostate cancers and lymphoma in Alberta. We used the Alberta cancer registry and diagnostic imaging database to identify patients with lung and prostate cancers and lymphoma who had a PET/CT scan during April 2017 and March 2023. The Alberta Facilities Distance/Time Look Up Table was used to calculate travel distance from the patient’s residence to the PET/CT facility. Negative binomial regression was used to assess the association between travel distance and wait time for PET/CT. The study included 9503 patients. Lung cancer accounted for 43.4% of the patients, followed by lymphoma (37.1%) and prostate (19.5%) cancer. There were more female patients with lung cancer (55.5%) than lymphoma (42.9%; p < 0.001). The mean (SD) age was 66.8 (13.8) years and lymphoma patients were younger (59.6 years) than lung (70.3 years; p < 0.001) or prostate (72.7 years; p < 0.001) cancer patients. Diabetes (14.2%) was the most prevalent comorbidity. The median (IQR) travel distance was 21 (12–121) km and this was shorter for urban (16 km) than rural (148 km; p < 0.001) patients, but the wait time was similar (median = 20 vs. 21 days; p = 0.378). There were no significant associations between travel distance and wait time (IRR = 1.00; p = 0.108). The results were robust in subgroup analyses by type of cancer and scan priority. There were no associations between travel distance and wait time for PET/CT. Additional research is warranted to examine the potential impact of longer travel distances on overall access to care and patient outcomes.

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)0,004
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,363 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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