Risk Stratification, Treatment Selection, and Transplant Eligibility in Multiple Myeloma: A Qualitative Study of the Perspectives and Self-Reported Practices of Oncologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the early 2000s, treatment options for multiple myeloma have rapidly expanded, adding significant complexity to the management of this disease. To our knowledge, no systematic qualitative research on clinical decision-making in multiple myeloma has been published. We sought to characterize how physicians view and implement guidelines and incorporate novel approaches into patient care. METHODS: We designed a semi-structured qualitative interview guide informed by literature review and an expert advisory panel. We conducted 60-minute interviews with a diverse sample of oncology physicians in the southeast United States. We used a constant comparative method to code and analyze interview transcripts. The research team and advisory panel discussed and validated emergent themes. RESULTS: Participants were 13 oncologists representing 5 academic and 4 community practices. Academic physicians reported using formal risk-stratification schemas; community physicians typically did not. Physicians also described differences in eligibility criteria for transplantation; community physicians emphasized distance, social support, and psychosocial capacity in making decisions about transplantation referral; the academic physicians reported using more specific clinical criteria. All physicians reported using a maintenance strategy both for post-transplant and for transplant-ineligible patients; however, determining the timing of maintenance therapy initiation and the response were reported as challenging, as was recognition or definition of relapse, especially in terms of when treatment re-initiation is indicated. CONCLUSIONS: Practices reported by both academic and community physicians suggest opportunities for interventions to improve patient care and outcomes through optimal multiple myeloma management and therapy selection. Community physicians in particular might benefit from targeted education interventions about risk stratification, transplant eligibility, and novel therapies.
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 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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».