Identification of knowledge translation opportunities in the treatment of locally advanced breast cancer: Results of a national survey of physicians.
Notice bibliographique
Résumé
6585 Background: Locally advanced breast cancer (LABC) accounts for only 10% of all breast cancers. While several guidelines and consensus statements exist, whether the current practice reflects these guidelines is unclear. We sought to survey the oncologists in Canada to assess current practice patterns and identify areas of targeted knowledge translation interventions (KTIs) in the treatment of LABC. Methods: 426 Canadian oncologists were surveyed with a 29 item survey-tool. They were subdivided into LABC experts (n=83) and non-experts (n=343). Physicians were removed from the survey if they identified that they were not involved in the treatment of breast cancer. The survey included demographic information as well as questions as to the current practice patterns utilized in the pathway of care for LABC patients. Level of discordance was calculated between the expert and non-expert responses using a z test. Results: 139 responses were obtained (48% response rate) from the non-experts and 51 responses were obtained from the experts (61% response rate). Areas of discordance in expert and non-expert survey included: frequency of clinical assessment during neoadjuvant therapy, methods for clinical assessment, radiographic re-evaluation post therapy, and assessment of receptor status (see Table). Conclusions: Several areas have been identified as targets for KTIs that may help to improve the quality and consistency of care of patients with LABC in Canada and may also have implications for improvements in resource utilization. [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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».