MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117532524 · doi:10.1080/10428194.2025.2598663

Time to diagnosis and treatment in lymphoma and implications for health-related outcomes: a systematic review

2025· article· en· W7117532524 sur OpenAlexaff
Priyanka G. Vithanage, Meena Rafiq, Allison Drosdowsky, Georgia Ramsay, Karen E. Lamb, Jon Emery

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistPresentation (obstetrics)LymphomaConfidence intervalInterval (graph theory)MEDLINEConsistency (knowledge bases)Medical diagnosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timely diagnosis and treatment are important in lymphoma care. This systematic review examined articles published up to April 2025 which reported intervals from symptom onset to treatment initiation and a subset examining associations with health-related outcomes. Of 11,606 articles screened, 67 were included (23 reported associations). Significant heterogeneity was noted, with 27 intervals reported across various lymphoma subtypes. Methodological issues included poor reporting of interval variability, small sample sizes, and arbitrary interval categorization. Commonly reported intervals included symptom onset to diagnosis (articles; median range), (27; 26-217 days), symptom onset to first presentation (23; 9-91 days), first presentation to diagnosis (17; 15-126 days), and diagnosis to treatment start (25; 1-42 days). Most association studies considered treatment interval and survival, finding inconsistencies. Only few examined the length of diagnostic or patient interval impacts on health outcomes. Future research should apply the Aarhus Checklist - a tool designed to enhance precision and transparency in early cancer diagnosis research to improve the consistency and quality of interval reporting. Further, non-linear interval-survival associations should be explored to capture paradoxical effects.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphomaMême sujetLymphoma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207