American Thyroid Association Statement on the Essential Elements of Interdisciplinary Communication of Perioperative Information for Patients Undergoing Thyroid Cancer Surgery
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: Thyroid cancer specialists require specific perioperative information to develop a management plan for patients with thyroid cancer, but there is not yet a model for effective interdisciplinary data communication. The American Thyroid Association Surgical Affairs Committee was asked to define a suggested essential perioperative dataset representing the critical information that should be readily available to participating members of the treatment team. METHODS: To identify and agree upon a multidisciplinary set of critical perioperative findings requiring communication, we examined diverse best-practice documents relating to thyroidectomy and extracted common features felt to enhance precise, direct communication with nonsurgical caregivers. RESULTS: Suggested essential datasets for the preoperative, intraoperative, and immediate postoperative findings and management of patients undergoing surgery for thyroid cancer were identified and are presented. For operative reporting, the essential features of both a dictated narrative format and a synoptic computer format are modeled in detail. The importance of interdisciplinary communication is discussed with regard to the extent of required resection, the final pathology findings, surgical complications, and other factors that may influence risk stratification, adjuvant treatment, and surveillance. CONCLUSIONS: Accurate communication of the important findings and sequelae of thyroidectomy for cancer is critical to individualized risk stratification as well as to the clinical issues of thyroid cancer care that are often jointly managed in the postoperative setting. True interdisciplinary care is essential to providing optimal care and surveillance.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle