Input of Psychosocial Information During Multidisciplinary Team Meetings at Medical Oncology Departments: Protocol for an Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multidisciplinary team meetings (MDTMs) have become standard practice in oncology and gained the status of the key decision-making forum for cancer patient management. The current literature provides evidence that MDTMs are achieving their intended objectives but there are also indications to question the positive impact of MDTMs in oncology settings. For cancer management to be patient-centered, it is crucial that medical information as well as psychosocial aspects-such as the patients' living situation, possible family problems, patients' mental state, and patients' perceptions and values or preferences towards treatment or care-are considered and discussed during MDTMs. Previous studies demonstrate that failure to account for patients' psychosocial information has a negative impact on the implementation of the treatment recommendations formulated during MDTMs. Few empirical studies have demonstrated the predominant role of physicians during MDTMs, leading to the phenomenon that medical information is shared almost exclusively at the expense of psychosocial information. However, more in-depth insight on the underlying reasons why MDTMs fail to take into account psychosocial information of cancer patients is needed. OBJECTIVE: This paper presents a research protocol for a cross-sectional observational study that will focus on exploring the barriers to considering psychosocial information during MDTMs at medical oncology departments. METHODS: This protocol encompasses a cross-sectional comparative case study of MDTMs at medical oncology departments in Flanders, Belgium. MDTMs from various oncology subspecialties at inpatient medical oncology departments in multiple hospitals (academic as well as general hospitals) are compared. The observations focus on the "multidisciplinary oncology consultation" (MOC), a formally regulated and financed type of MDTM in Belgian oncology since 2003. Data are collected through nonparticipant observations of MOC-meetings. Observational data are supplemented with semi-structured individual interviews with members of the MOC-meetings. RESULTS: The protocol is part of a larger research project on communication and multidisciplinary collaboration in oncology departments. Results of this study will particularly focus on the input of psychosocial information during MDTMs. CONCLUSIONS: The concept of an MDTM should not merely be a group of care professionals who mostly work independently and occasionally liaise with one another. Interventions aiming to enhance the input of psychosocial information are crucial to ensure that MDTMs can benefit from their diverse membership to achieve their full potential. The findings from this study can be used to design nonclinical and organizational interventions that enhance multidisciplinary decision-making in oncology.
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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 | 0,046 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».