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Enregistrement W2284278449 · doi:10.5489/cuaj.3315

The initiation of a multidisciplinary bladder cancer clinic and the uptake of neoadjuvant chemotherapy: A time-series analysis

2016· article· en· W2284278449 sur OpenAlexaffvenue
Madhur Nayan, Bimal Bhindi, Julie Yu, Muhammad Mamdani, Neil Fleshner, Thomas Hermanns, Peter Chung, Michael Milosevic, Robert G. Bristow, Padraig Warde, Robert J. Hamilton, Antonio Finelli, Michael A.S. Jewett, Alexandre R. Zlotta, Srikala S. Sridhar, Girish S. Kulkarni

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMount Sinai HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerInternal medicineChemotherapyCohortCancerAttendanceAdjuvantOncologyUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: While level 1 evidence supports the use of neoadjuvant chemotherapy (NAC) for patients with muscle-invasive bladder cancer (MIBC), its uptake has been underwhelming, even in academic centres. Our aim was to determine if the initiation of a multidisciplinary bladder cancer clinic (MDBCC) in 2008 at our institution, where patients are assessed simultaneously by bladder cancer-focused urologists and radiation oncologists with easy access to a medical oncologist, was associated with an increased use of NAC. METHODS: Patients with MIBC initiating treatment between July 2000 and June 2013 were identified and classified by academic year (July 1 to June 30). Time-series analyses using interventional autoregressive integrated moving average (ARIMA) models with ramp intervention functions were then conducted. A sensitivity analysis was performed on clinical N0 patients. RESULTS: The cohort included 278 patients: 168 from 2000-2007 and 110 from 2008-2012 (academic years). Forty-two (15.1%) patients received NAC and 74 (26.6%) received adjuvant chemotherapy (AC). Overall the proportion of patients receiving NAC increased from 7.7% before the MDBCC to 47.6% in 2012 (Interventional ARIMA p=0.036). The results were similar when restricting to cN0 patients (p<0.001). NAC use gradually increased over time regardless of MDBCC attendance, although the proportion of patients receiving NAC appears to have risen more sharply among MDBCC attendees. CONCLUSIONS: At our institution, the initiation of the MDBCC was temporally associated with increased use of NAC. In addition to multidisciplinary collaboration, having a critical mass of NAC physician advocates and support from institutional leaders are essential to the uptake of NAC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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