Risico op kanker bij een niet-pluisgevoel
Huisartsen gebruiken hun niet-pluisgevoel om kanker te diagnosticeren, maar er is maar weinig bekend over de relatie van het niet-pluisgevoel met patiënten- en huisartskenmerken. 

Huisartsen hebben in vragenlijsten aangegeven wat de aanleiding was voor het gevoel, het vervolgbeleid en de verwachte diagnose. 

Huidig model is gebaseerd op de multivariabele logistische regressieanalyse van de gegevens ingevuld op de vragenlijst. Het lijkt er niet op dat de auteurs een predictiemodel ontwikkelden om klinische beslissingen te ondersteunen in de huisartspraktijk. Het model is dan ook niet beschreven met interne en/of externe validaties. Het model geeft echter wel inzicht in de kans op de diagnose kanker op basis van de karakteristieken die te grondslag liggen aan het niet-pluisgevoel van de huisarts. 
Research authors: Gé A. Donker, Eva Wiersma, Lucas van der hoek, Marianne Heins
Details Custom formula Study characteristics Files & References
Model author
Model ID
1094
Version
1.7
Revision date
2018-01-12
MeSH terms
No MeSH classifications added
Model type
Logistic regression (Calculation)
Status
public
Rating
Share
Formula
No Formula defined yet
Condition Formula

Additional information

Negenenvijftig huisartsen uit 44 praktijken vulden 366 vragenlijsten in (gemiddeld 5,6 vragenlijsten per huisarts). De gemiddelde leeftijd van de huisartsen was 50 jaar, 64% was man en het gemiddelde aantal jaren ervaring als huisarts was 17. Van de patiënten was 48% vrouw en 93% van Nederlandse afkomst. De helft van hen was tussen 61 en 80 jaar oud, en de huisartsen gaven aan 81% van hen goed of heel goed te kennen. 

Study Population

Total population size: 366
Males: {{ model.numberOfMales }}
Females: {{ model.numberOfFemales }}

Categorical characteristics

Name Subset / Group Nr. of patients
Leeftijd patiënt 0-20 jaar 11
21-40 jaar 16
41-60 jaar 100
61-80 jaar 182
>80 jaar 57
Nationaliteit van de patiënt Nederlands 340
Turks 5
Surinaams of antiliaans 5
Anders 15
Ontbreekt 1
Hoelang kent de huisarts de patiënt 0-5 jaar 55
6-10 jaar 94
11-20 jaar 122
>21 jaar 89
Ontbreekt 6
Hoe goed kent de huisarts de patiënt Heel goed 137
Goed 162
Een beetje 38
Niet goed 28
Ontbreekt 1
Geslacht van huisarts Man 38
Vrouw 20
Ontbreekt 1
Ervaring huisarts 0-15 jaar 10
>15 jaar 15
Ontbreekt 34

Related files

No related files available

Supporting Publications

Risico op kanker bij een niet-pluisgevoel
...

{{ resultSubheader }}

{{ variable.title }}

{{ model.survival.PITTitle }}

{{ model.survival.YNETitle }}

Result
Note
Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

Risico op kanker bij een niet-pluisgevoel

{{ resultSubheader }}

Outcome stratification

Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

Conditional information

Result interpretation

Van de 366 gerapporteerde patiënten had 35% drie maanden later kanker als diagnose. Het model geeft inzicht in de kans op diagnose kanker op basis van de parameters die door de huisartsen zijn aangedragen als de oorzaak van het niet-pluisgevoel. 

Het model kan als leidraad gebruikt worden voor richtlijnen en opleidingsdoeleinden van nieuwe huisartsen, vooral gezien de ervaring van de huisarts een hoog voorspellende waarde had. 

{{ file.classification }}

Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement. See our full disclaimer.

Comments
Rating
Comment
Please enter a comment of rating
Comments are visible to anyone

Model feedback

No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
Not rated | On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
{{ comment.content }}
logo

Please sign in to enable Evidencio print features

In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

https://www.evidencio.com/registration

Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


Evidencio Community Account Benefits


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction models.
  • Share your prediction models with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on models that have been shared with you.
  • Validate your models and validate models from other users.
  • Find models based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction models and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential models and decision trees.
  • Stay up-to-date with new models in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite models and topics.
A personal Evidencio account is free, with no strings attached! Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction models.

Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.