Surgeon-specific factors affecting treatment decisions among Canadian urologists in the management of pT1a renal tumours
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The ubiquitous use of diagnostic imaging has resulted in an increased incidental detection of small renal masses (SRM). Patient- and tumour-related factors affect treatment decisions greatly; however, with multiple treatment options available, surgeon-specific characteristics and biases may also influence treatment recommendations. We determine the impact of surgeon-specific factors on treatment decisions in the management of SRM in Canada. METHODS: An online survey study was conducted among Canadian urologists currently registered with the Canadian Urological Association. The questionnaire collected demographic information and recommended treatments for 6 SRM index cases involving theoretical patients of various ages (51-80 years) and comorbidities. RESULTS: A total of 110 urologists responded (17% response rate) to the survey. Of these, 18% were over 65 years old and 45% were from academic centres. With increasing patient age and comorbidity, active surveillance and thermal ablative therapies were more the recommended treatment. Laparoscopic/robotic surgery was more commonly recommended by academic urologists and those under 65. Recommending surgery (radical nephrectomy or partial nephrectomy) for both elderly (about 80 years old) index patients correlated with surgeon age (surgeons over 65, p < 0.001), surgeons with no oncologic fellowship training (p = 0.021), surgeons with a non-academic practice (p = 0.003), surgeons with a personal history of cancer (p = 0.038) and surgeons with a family history of cancer death in the last 10 years (p = 0.022). CONCLUSIONS: There are various factors that influence the management options offered to patients with SRMs. Our results suggest that surgeon age, personal history of cancer, practice-type and other surgeon-specific variables may affect treatments offered among urologists across Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».