Interspecialty and intraspecialty differences in the management of thyroid nodular disease and cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The management of thyroid cancer includes multiple medical specialties. Physicians from different specialties may vary in opinion regarding the optimal investigation and treatment of patients. Little data exist evaluating the differences within or between various specialties treating thyroid disease. This study aims to examine responses from a variety of specialty physicians closely involved in the medical or surgical management of thyroid disease to provide evidence as to whether any difference exists. METHODS: A cross-sectional survey of attendees at the 5(th) Biennial Course on the Management of Thyroid Nodular Disease and Cancer was conducted using an anonymous electronic touch pad system. Touch pads were given to 213 attendees who were asked to respond to 44 questions. This study analyzes the responses obtained from 19 selected questions (43%) and compares the results between endocrinologists (n = 48), general surgeons (n = 41), otolaryngologists (n = 61), and pathologists (n = 20). RESULTS: Responses were obtained from 69% of endocrinologists, 68% of general surgeons, 72% of otolaryngologists, and 65% of pathologists. Statistically significant interspecialty differences were observed in 12 (63%) of 19 questions. Each question and a summary of responses from all touch pads were recorded. CONCLUSIONS: Significant differences in the attitudes toward, and presumably the practice of, managing thyroid nodular disease and cancer exist between specialties. An understanding of these differences is helpful when working as a multidisciplinary team to optimize patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».