Perceptions of cancer of unknown primary site: a national survey of Australian medical oncologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite being the sixth most common cause of cancer death in Australia, cancer of unknown primary (CUP) site remains poorly understood. AIMS: To describe practices relating to the diagnosis, investigation, classification, communication and management of CUP among medical oncologists. METHODS: We invited all members of the Medical Oncology Group of Australia to participate in a national, anonymous online survey about CUP. The survey collected data regarding diagnosis acceptance, diagnostic tests, treatment protocols and communication practices around the diagnosis of CUP. RESULTS: Three hundred and two oncologists were invited and 86 (28%) completed the survey. Eighty (93%) respondents were directly involved in the assessment of patients with CUP. Eighty-five (99%) respondents were prepared to make a diagnosis of CUP if, after appropriate diagnostic tests, the primary location could not be ascertained. Eighty-three percent would assign a primary site to obtain Pharmaceutical Benefits Schedule funding of medical therapy. Sixty-two percent did not have a specific treatment protocol designed for CUP. The majority of oncologists used serum tumour markers and computed tomography scans in the initial work-up, while 43% indicated they would use a positron emission tomography scan in the majority of cases. The majority would arrange mammography in female patients. Thematic analysis of responses to open-ended questions about how CUP is described identified little consistency in the language being used. CONCLUSION: The approach to diagnosis, investigation and management of CUP by medical oncologists in Australia is variable. Many preferred to estimate the primary site and treat accordingly. Pharmaceutical Benefits Schedule restrictions may encourage the practice of 'best guessing'.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».