Feasibility study of multidisciplinary oncology rounds by videoconference for surgeons in remote locales
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was undertaken to assess the feasibility of using videoconferencing to involve community-based surgeons in interactive, multidisciplinary oncology rounds so they may benefit from the type of community of practice that is usually only available in academic cancer centres. METHODS: An existing videoconference service provider with sites across Ontario was chosen and the series was accredited. Indirect needs assessment involved examining responses to a previously conducted survey of provincial surgeons; interviewing three cancer surgeons from different regions of Ontario; and by analyzing an online portfolio of self-directed learning projects. Direct needs assessment involved a survey of surgeons at videoconference-enabled sites. A surgical, medical and radiation oncologist plus a facilitator were scheduled to guide discussion for each session. A patient scenario developed by the discussants was distributed to participants one week prior to each session. RESULTS: Direct and indirect needs assessment confirmed that breast cancer and colorectal cancer topics were of greatest importance to community surgeons. Six one-hour sessions were offered (two breast, two colorectal, one gynecologic and one lung cancer). A median of 22 physicians and a median of eight sites participated in each session. The majority of respondents were satisfied with the videoconference format, presenters and content. Many noted that discussion prompted reflection on practice and that current practice would change. CONCLUSIONS: This pilot study demonstrated that it is possible to engage remote surgeons in multidisciplinary oncology rounds by videoconference. Continued assessment of videoconferencing is warranted but further research is required to develop frameworks by which to evaluate the benefits of telehealth initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».