Cancer du sein : méthode de détection, intervalle diagnostiqueet recours aux unités d’évaluation diagnostique spécialisées enOntario (Canada)
Bibliographic record
Abstract
Introduction Le cancer du sein est détecté soit par un examen de dépistage, soit à l’aide de signes et symptômes. Au Canada, les mammographies pour le dépistage du cancer du sein sont offertes dans le cadre de programmes organisés ainsi qu'en contexte indépendant (dépistage opportuniste). Les unités d’évaluation diagnostique (UED) de la province de l’Ontario sont des programmes en établissement qui fournissent des services diagnostiques coordonnés pour le cancer du sein. à la différence des soins habituels où le fournisseur de soins de première ligne organise les examens et les consultations. Cette étude décrit les méthodes de détection, l’intervalle diagnostique et l’utilisation des UED pour le cancer du sein en Ontario. Méthodologie L’étude a porté sur une cohorte de 6 898 femmes ayant reçu un diagnostic de cancer du sein envahissant en 2011. Nous avons utilisé le Registre d’inscription des cas de cancer de l’Ontario jumelé à des bases de données administratives sur les soins de santé. Nous avons déterminé la méthode de détection à l’aide des données du Programme ontarien de dépistage du cancer du sein (PODCS) et des demandes de règlement des médecins. L’intervalle diagnostique a été défini comme le temps écoulé entre le dépistage initial, l’aiguillage vers un spécialiste ou la première épreuve diagnostique et le diagnostic de cancer lui-même. Le parcours diagnostique (qu'il passe par les UED ou les soins habituels) a été déterminé en fonction des dossiers du PODCS et du lieu de biopsie ou d’intervention chirurgicale. Nous avons cartographié l’intervalle diagnostique et de la couverture des UED en fonction du lieu de résidence des femmes. Résultats En 2011, 36 % des cas de cancer du sein en Ontario ont été détectés par dépistage, dont 48 % chez des femmes de 50 à 69 ans. L’intervalle diagnostique provincial médian était de 32 jours, les médianes par comté variant entre 15 et 65 jours. À l’échelle provinciale, 48,4 % des cas ont été diagnostiqués dans une UED, ce pourcentage variant entre 0 et 100 % selon les comtés. Conclusion Le taux de détection au dépistage correspondant aux patientes admissibles du fait de leur âge s'est révélé inférieur au taux de dépistage officiel du cancer du sein pour l’ensemble de la population. La répartition géographique de l’intervalle diagnostique et du recours aux UED révèle des variations régionales dans les soins diagnostiques en oncologie qu'il est nécessaire de corriger.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".