Factors associated with mode of colorectal cancer detection and time to diagnosis: a population level study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although it is well-known that early detection of colorectal cancer (CRC) is important for optimal patient survival, the relationship of patient and health system factors with delayed diagnosis are unclear. The purpose of this study was to identify the demographic, clinical and healthcare factors related to mode of CRC detection and length of the diagnostic interval. Methods All residents of Alberta, Canada diagnosed with first-ever incident CRC in years 2004–2010 were identified from the Alberta Cancer Registry. Population-based administrative health datasets, including hospital discharge abstract, ambulatory care classification system and physician billing data, were used to identify healthcare services related to CRC diagnosis. The time to diagnosis was defined as the time from the first CRC-related healthcare visit to the date of CRC diagnosis. Mode of CRC detection was classified into three groups: urgent, screen-detected and symptomatic. Quantile regression was performed to assess factors associated with time to diagnosis. Results 9626 patients were included in the study; 25% of patients presented as urgent, 32% were screen-detected and 43% were symptomatic. The median time to diagnosis for urgent, screen-detected and symptomatic patients were 6 days (interquartile range (IQR) 2–14 days), 74 days (IQR 36–183 days), 84 days (IQR 39–223 days), respectively. Time to diagnosis was greater than 6 months for 27% of non-urgent patients. Healthcare factors had the largest impact on time to diagnosis: 3 or more visits to a GP increased the median by 140 days whereas 2 or more visits to a GI-specialist increased it by 108 days compared to 0–1 visits to a GP or GI-specialist, respectively. Conclusion A large proportion of CRC patients required urgent work-up or had to wait more than 6 months for diagnosis. Actions are needed to reduce the frequency of urgent presentation as well as improve the timeliness of diagnosis. Findings suggest a need to improve coordination of care across multiple providers.
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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) | 0,003 | 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 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 ».