Melanoma Diagnostic Processes and the Occurrence of Advanced Disease in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reasons for the occurrence of advanced melanoma and an understanding of melanoma diagnostic processes and their relationship with advanced disease is understudied. \nMethods: This thesis examined the melanoma diagnostic process in Ontario using abstracted pathology reports and administrative data held at ICES. Objective 1 described the occurrence of advanced melanoma using abstracted pathology reports on a 65% random sample of people diagnosed with melanoma in Ontario from 2007–2012. We used modified Poisson regression to identify factors associated with advanced melanoma, stratifying by ulceration, which is a marker of clinical appearance and prognosis. Objectives 2–4 used ICES data. Objective 2 described the melanoma diagnostic interval (DI) for all Ontario melanoma patients diagnosed from 2007–2019. We used quantile regression to evaluate the association between patient-, disease-, and system-level factors and the length of the DI and primary care (PCI) and specialist care (SCI) subintervals. Objective 3 used latent class cluster analysis to group patients who experienced similar diagnostic processes. Objective 4 used quantile regression with restricted cubic splines to examine the relationship between melanoma thickness and DI length, stratified by ulceration. \nResults: Advanced melanoma was diagnosed in 26% of patients, and age, sex, socioeconomic status, and health region were associated with an increased risk of advanced disease. Ulceration attenuated these effects. Median DI was 36 days (Interquartile range [IQR]: 8–85 days), PCI was 22 days (IQR: 6–54 days) and SCI was 6 days (IQR: 1–42 days). Different factors were associated with the lengths of the DI, PCI, and SCI. We identified four diagnostic pathways: “primary care only”, “referred to specialist for immediate action”, “multiple visits and procedures in SCI”, and “specialist care only”. The distribution of patient-, disease-, and system-level factors, along with the lengths of the DI, PCI, and SCI varied across pathways. Finally, we found a complex relationship between thickness and DI duration, which differed by ulceration. \nConclusions: We found independent risk factors for advanced melanoma in Ontario. This research identified variation in the melanoma diagnostic process within, and across, Ontario. We did not find a significant association between a longer DI and thicker melanomas.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».