A Randomized Controlled Trial to Improve Lymph Node Assessment in Stage II Colon Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
HYPOTHESIS: Physicians seem to learn best from their peers, yet the impact of opinion leaders on physician behavior is unclear. Because colon cancer staging has been identified as being suboptimal in Ontario, Canada, we sought to evaluate the influence of expert and local opinion leaders for colon cancer on optimizing colon cancer lymph node assessment. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: A cluster-randomized trial including all hospitals in Ontario that identified a local opinion leader with intervention between January 5 and June 17, 2004. INTERVENTION: All 42 centers received a standardized lecture about colon cancer lymph node assessment delivered by an expert opinion leader in colon cancer. The 21 intervention hospitals also received academic detailing of a local opinion leader by the expert opinion leader and a toolkit. MAIN OUTCOME MEASURES: Mean number of lymph nodes assessed in patients with stage II colon cancer and the proportion of cases staged with a minimum of 12 lymph nodes before and after a standardized lecture were assessed. RESULTS: Patient demographic and tumor factors were similar in both groups before and after the standardized lecture. Lymph node assessment significantly improved after the standardized lecture at intervention and control sites (P < .001). No additional benefit of academic detailing and toolkit provision in the intervention was demonstrated. CONCLUSIONS: In-person provision of information by an expert opinion leader in colon cancer may stimulate performance regarding lymph node assessment for colon cancer. Academic detailing of a local opinion leader did not further improve lymph node assessment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle