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Enregistrement W2323745284 · doi:10.12788/jcso.0048

Practice challenges affecting optimal care as identified by US medical oncologists who treat renal cell carcinomas

2014· article· en· W2323745284 sur OpenAlexaff
Sean M. Hayes, Andrew Bowser, Jim Mortimer, Patrice Lazure, Eric D. Peterson, Thomas E. Hutson, Brian I. Rini

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community and Supportive Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensAxdev Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespondentFamily medicineRenal cell carcinomaClinical PracticeInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approval of new agents provides alternative treatment options for medical oncologists and their patients with renal cell carcinoma (RCC). Treatment decisions remain challenging in the absence of clear evidence supporting optimal selection and sequencing of treatment for different patient or tumor characteristics. OBJECTIVE: To assess the clinical practice gaps of medical oncologists treating patients with RCC. METHODS: Medical oncologists practicing in the United States with a case load of 1 or more RCC patient(s) a year were recruited to participate in either an online case-based survey followed by a 45-minute interview (phase 1) or a 15-minute online survey with case vignettes (phase 2). Respondents' answers were compared with treatment guidelines and faculty experts' recommendations. RESULTS: Qualitative interviews (n = 27) and quantitative surveys (n = 142) were compiled. Clinical performance gaps demonstrating oncologists' diffculties to optimally adjust their treatment plan were identifed. When presented with an RCC patient with treatment-related hypertension, 34% of respondents did not select an expert-recommended option. In a scenario focused on recognizing clinical signs and symptoms as an important component of treatment decision-making, 40% of respondents agreed with the expert-recommended approach. For a progressive patient with chronic obstructive pulmonary disease, 78% of respondents were misaligned with evidence-based treatment options. LIMITATIONS: Self-selection and respondent bias may have occurred. Sample size may have limited the statistical power. CONCLUSIONS: This study identifed clinically relevant performance gaps among US oncologists treating RCC patients. Education to assure familiarity with the most recent changes is needed. FUNDING/SPONSORSHIP: Pfzer Medical Education Group provided fnancial support through an educational research grant.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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