Multidisciplinary cancer conferences: Exploring the attitudes of cancer care providers and administrators
Notice bibliographique
Résumé
The multidisciplinary cancer conference (MCC) provides an outlet for contributors in cancer care collectively to evaluate diagnosis and treatment options and to provide optimal patient care. The prevalence and perceived benefits of MCCs in Canada have not previously been described. Between February and March 2007, the Cancer Services Integration Survey, including four key statements concerning MCCs, was administered to cancer care providers and administrators in Ontario, Canada. A total of 1,769 responses were received with a response rate of 33%. Overall, 74% of respondents were aware of MCCs within their region, but only 58% were either regular MCC participants, or acknowledged participation of cancer providers in their institutions. Using multilevel modeling, physicians (OR 2.69, p-value < 0.01, 95% CI 1.62-4.57) and surgeons (OR 3.00, p-value < 0.01, 95% CI 1.52-6.20) both perceived greater benefit of MCCs for coordinating and improving patient plans than administrators. Although MCCs appear to positively influence patient care and interprofessional interactions, variability exists among cancer providers and administrators concerning their acceptance and perceived benefits. Further research should concentrate on further probing these trends, and exploring explanations and solutions for the inconsistent acceptance of MCCs into routine cancer care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».