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Enregistrement W7161982730 · doi:10.82308/17293

Determinants of waiting time from initial diagnostic procedure to surgery among women with localized breast cancer in Quebec, 1992-1997

2001· dissertation· en· W7161982730 sur OpenAlexaboutno aff
Ningyan Shen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerBreast surgeryPopulationPsychological interventionCancerBreast-conserving surgeryPrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The early diagnosis and treatment of breast cancer has become an important health care concern. A recent study reported the median waiting time for breast cancer surgery in Quebec was 34 days with 14% of women waiting in excess of 90 days. Understanding the determinants of long waiting is essential to develop optimum interventions to reduce delay. Objective. The purpose of this study was to identify the determinants of waiting time to surgery among women with primary breast cancer in Quebec between 1992 and 1997. Methods. The target population was all women 20 years and older diagnosed with primary breast cancer in Quebec between 1992 and 1997. The data was compiled from physician fee-for-service claims maintained by the Regie de I'assurance maladie du Quebec (RAMQ); the Quebec hospital discharge database (MedEcho), and the 1991 Canadian census. Waiting time was defined as the number of days from the initial breast diagnostic procedure to the first definitive surgical treatment. Three-level hierarchical linear models were used for statistical analysis. Findings . Overall, 13,383 women with primary breast cancer treated by 614 surgeons in 107 hospitals were identified. No statistically significant variation of waiting time was found among hospitals. Longer waiting times for breast cancer surgery were observed for women 50 to 64 years of age, without comorbidity, with history of benign breast disease, living in the lower education areas, having surgery at day-surgery setting, having surgery in more recent years, or having surgery performed by younger a surgeon (20 to 49 years old). Women who had surgery performed in a teaching hospital had longer waiting times and this effect was larger when mastectomy was performed. These results could be used to identify women and care delivery practices at higher risk for delays which could be the focus of interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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