Challenges That Hinder the Translation of Clinical Advances Into Practice: Results From an International Assessment in Colorectal Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past decade, individualization of treatment for colorectal cancer (CRC) has been improved by: (1) approval of several new agents by national agencies such as the US Food and Drug Administration (FDA); and (2) rapid advances in mutation analysis. However, data are sparse on the clinical challenges experienced by oncologists as they address the increased complexity created by the growing potential for individualization of CRC treatment. MATERIALS AND METHODS: To identify clinical challenges experienced by oncologists regarding CRC treatment, an international assessment was conducted. A mixed methods approach was used, with the collection and analysis of qualitative (semistructured telephone interviews) and quantitative (online survey) data. Participants were oncologists actively practicing in 1 of 7 targeted countries with a minimum caseload of 10 CRC patients per year. RESULTS: The sample included 358 oncologists from China (n = 68), France (n = 44), Germany (n = 44), Italy (n = 45), Spain (n = 44), the United Kingdom (n = 45), and the United States (n = 68). Mixed methods findings indicated that oncologists' treatment selection is hindered by practice challenges in: (1) mutation analysis and subsequent adaptation of treatment; (2) optimal sequential use of treatment choices; (3) treatment individualization based on patient and tumor profile; (4) management of side effects and toxicities; (5) chemoresistance, cross-resistance, and combinations to overcome resistance; and (6) access to new emerging treatments. CONCLUSION: In the context of increased complexity created by the approval of new agents and advances in mutation analysis, challenges are experienced by practicing oncologists in the individualization of treatment for CRC patients. Details of these challenges should stimulate dialogue among oncologists, and development of interventions to improve clinical practice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle