Self-reported practice patterns and knowledge of rectal cancer care among Canadian general surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to examine the knowledge and treatment decision practice patterns of Canadian surgeons who treat patients with rectal cancer. METHODS: A mail survey with 6 questions on staging investigations, management of low rectal cancer, lymph node harvest, surgical margins and use of adjuvant therapies was sent to all general surgeons in Canada. Appropriate responses to survey questions were defined a priori. We compared survey responses according to surgeon training (colorectal/surgical oncology v. others) and geographic region (Atlantic, Central, West). RESULTS: The survey was sent to 2143 general surgeons; of the 1312 respondents, 703 treat patients with rectal cancer. Most surgeons responded appropriately to the questions regarding staging investigations (88%) and management of low rectal cancer (88%). Only 55% of surgeons correctly identified the recommended lymph node harvest as 12 or more nodes, 45% identified 5 cm as the recommended distal margin for upper rectal cancer, and 70% appropriately identified which patients should be referred for adjuvant therapy. Surgeons with subspecialty training were significantly more likely to provide correct responses to all of the survey questions than other surgeons. There was limited variation in responses according to geographic region. Subspecialty-trained surgeons and recent graduates were more likely to answer all of the survey questions correctly than other surgeons. CONCLUSION: Initiatives are needed to ensure that all surgeons who treat patients with rectal cancer, regardless of training, maintain a thorough and accurate knowledge of rectal cancer treatment issues.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».