Multidisciplinary Management of Cancer Patients: Chasing a Shadow or Real Value? An Overview of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Multidisciplinary cancer conferences (mccs) are designed to optimize patient outcomes. It appears intuitive that mccs are essential to clinical decision-making and patient management; however, it is unclear whether that belief is supported by evidence. Our objectives were to assess the currently published literature addressing the impact of mccs on clinical decision-making and patient outcomes. METHODS: Ovid medline was searched from 1950 to June 2010 using these keywords: "multidisciplinary/interdisciplinary/clinical meeting$/conference$/round$/team$," "decision making," "neoplasms$/cancer$/oncology/tumo(u)r conference$/board$/meeting$," "multidisciplinary/interdisciplinary cancer conference$/meeting$." All trials, guidelines, metaanalyses, reviews, and prospective and retrospective studies were included. RESULTS: The keywords retrieved 595 abstracts, and 30 manuscripts were obtained. Most of the studies assessed the impact of mccs on clinical decision-making rather than on patient outcomes. CONCLUSIONS: Available evidence supports the belief that mccs significantly influence clinical decision-making and treatment recommendations. In contrast, scant evidence suggests that mccs improve patient outcomes. Unfortunately, the current literature is substantially heterogeneous and therefore does not allow for firm conclusions.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».