Development of a synoptic MRI report for primary rectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although magnetic resonance imaging (MRI) is an important imaging modality for pre-operative staging and surgical planning of rectal cancer, to date there has been little investigation on the completeness and overall quality of MRI reports. This is important because optimal patient care depends on the quality of the MRI report and clear communication of these reports to treating physicians. Previous work has shown that the use of synoptic pathology reports improves the quality of pathology reports and communication between physicians. METHODS: The aims of this project are to develop a synoptic MRI report for rectal cancer and determine the enablers and barriers toward the implementation of a synoptic MRI report for rectal cancer in the clinical setting. A three-step Delphi process with an expert panel will extract the key criteria for the MRI report to guide pre-operative chemoradiation and surgical planning following a review of the literature, and a synoptic template will be developed. Furthermore, standardized qualitative research methods will be used to conduct interviews with radiologists to determine the enablers and barriers to the implementation and sustainability of the synoptic MRI report in the clinic setting. CONCLUSION: Synoptic MRI reports for rectal cancer are currently not used in North America and may improve the overall quality of MRI report and communication between physicians. This may, in turn, lead to improved patient care and outcomes for rectal cancer patients.
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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 | 0,001 | 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 ».