Travel Distance and Its Impact on Wait Time for Positron Emission Tomography–Computed Tomography in Patients with Cancers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».