Perceived impact on clinical practice and logistical issues in clinical management surveys of cancer: Australian experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In September 2004, 28 published and 17 ongoing clinical management surveys (CMS) of cancer in Australia were identified, describing the clinical management of representative series of cancer patients. The present study assessed the perceived influence of these on clinical practice and the logistical issues involved in conducting a CMS. METHODS AND MATERIALS: Questionnaire sent to a key clinical investigator in each survey. RESULTS: For the 28 published CMS, respondents (response rate 54%) reported that the CMS were influential in half or more of subsequent changes in the development or implementation of standard protocols, increasing specialist involvement in clinical trials, reducing variability in practice, and providing informed choice for patients. The surveys were regarded as influential in a third to half of noted changes in the use of evidence-based treatments, multidisciplinary care, and standardised collection of data. For CMS in progress, respondents (response rate 65%) reported on objectives and logistical issues, with the need for multiple ethical approvals emerging as a major issue. CONCLUSION: CMS of cancer have played a modest but important role in stimulating and supporting improvements in clinical care in Australia. Many Australian surveys have been large and population-based and with high response rates. The recent introduction of a requirement for patient consent by some (but not all) ethical committees greatly increases the difficulties and costs of such surveys.
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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 | 0,132 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».