Examining the pathway to diagnosis and treatment of lymphoma in Manitoba: patient and system factors resulting in delay
Notice bibliographique
Résumé
The province of Manitoba has set a goal of reducing time from suspicion of cancer to treatment to a target of sixty days. To attain this goal, a baseline understanding of current time intervals is required. This study examined system, diagnostic and treatment delay in adult patients (> 17) diagnosed with Lymphomas from 2005 to 2010 using administrative data (Manitoba Cancer Registry, Manitoba Health billing data and Hospital Abstract data) and a chart review of a random subset of patients. A triangulated data approach was used to identify suspicion of lymphoma and milestones in the patient journey and to measure delays in diagnosis and treatment. Using an iterative consultative process, an algorithm was built to identify index events likely related to subsequent lymphoma diagnosis. Then, claims data was searched for a referring provider for each index event. The last visit with a referring provider, prior to the first index event, was selected as date of high suspicion. The study found that 14.8% of patients met the provincial target of less than sixty days from suspicion to treatment. Median time from high suspicion to treatment, referred to as system delay, was 128 days and the median time from diagnosis to treatment was 41 days. Time to diagnosis accounted for two thirds of system delay. In conclusion, this study demonstrated the merit of a triangulated approach. As well the clinical pathway developed and the target timelines for milestones have operational value and can be used to direct process improvements to shorten delays for future patients.
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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) | 0,000 | 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 ».