Multidisciplinary Reference Centers: The Care of Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to review the need for and benefits of multidisciplinary care in patients with cancer, to describe our experience setting up a multidisciplinary reference center (MRC) dedicated to the treatment of the uncommon cancer neuroendocrine tumors (NETs), and to present the perspective of a patient seeking treatment at our center.The literature was searched to review the outcomes of patients with cancer treated by a multidisciplinary team.Multidisciplinary care for patients with more common cancers has been associated with improvements in diagnosis, treatment planning, survival, patient satisfaction, and clinician satisfaction. Similar benefits have been seen in patients with NETs receiving treatment at a specialty center. The establishment of our NETs MRC allows us to offer integrated care, providing surgical oncology and medical oncology disciplines; nurses well experienced in the treatment of NETs; and the expertise of endocrinology, diagnostic radiology, and interventional radiology specialists. Since our clinic was established, we have increased our availability to see patients and have received positive feedback from those attending.MRCs have been associated with improved patient outcomes. As providers at a dedicated NETs MRC, we feel that these centers have a positive effect on both patient and provider experience. The creation of specialty centers with a focus on improving outcomes and quality of care should be a goal of health care systems and are especially important for patients with NETs and other rare cancers.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».