Identifying knowledge-translation opportunities in the treatment of locally advanced breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
47 Background: Guidelines are usually developed using systematic literature reviews. Expert opinion plays a key role but can be difficult to incorporate. The objective of this study was to develop a national consensus of expert opinion on the management of Locally Advanced Breast Cancer (LABC) and subsequently identify gaps in knowledge translation in current practice. Methods: 361 Canadian oncologists were subdivided into LABC experts (n = 83) and non-experts (n = 278). Experts were surveyed with a modified Delphi protocol to establish consensus. A systematic literature review was performed and compared to expert opinion. Non-experts were then surveyed with a 29-item questionnaire to determine current practice patterns. Z test was used to assess discordance. Results: Response rate for the expert survey was 61% (51/83). Consensus was achieved in all key aspects of care and was concordant to published literature in areas of: clinical assessment with caliper at each cycle, option of lumpectomy if good clinical response, radiotherapy to loco-regional lymph nodes, and no further adjuvant chemotherapy outside of clinical trial if residual disease found at time of surgery. Response rate for the non-expert survey was 50% (140/278). Areas of discordance are highlighted below. Conclusions: A national practice consensus guideline reflective of current evidence and expert opinion has been developed on the management of LABC. Differences in expert opinion and current practice have been identified as targets for knowledge translation interventions (KTIs) that may improve quality of care and resource utilization. Further exploration of KTIs to address identified gaps is warranted. [Table: see text]
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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 | 0,175 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».