Evaluating the impact of the genitourinary multidisciplinary tumour board: Should every cancer patient be discussed as standard of care?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to prospectively evaluate the effectiveness of the multidisciplinary tumour board (MTB) on altering treatment plans for genitourinary (GU) cancer patients. METHODS: All GU cancer patients seen at our tertiary care hospital are discussed at MTB. We prospectively collected data on adult patients discussed over a continuous, 20-month period. Physicians completed a survey prior to MTB to document their opinion on the likelihood of change in their patient's treatment plan. Logistic regression was used to asses for factors associated with a change by the MTB, including patient age or sex, malignancy type, the predicted treatment plan, and the provider's years of experience or fellowship training. RESULTS: A total of 321 cancer patients were included. Patients were primarily male (84.4%) with a median age of 67 (range 20-92) years old. Prostate (38.9%), bladder (31.8%), and kidney cancer (19.6%) were the most common malignancies discussed. A change in management plan following MTB was observed in 57 (17.8%) patients. The physician predicted a likely change in six (10.5%) of these patients. Multivariate logistic regression did not determine physician prediction to be associated with treatment plan change, and the only significant variable identified was a plan to discuss multiple treatment options with a patient (odds ratio 2.46; 95% confidence interval 1.09-9.54). CONCLUSIONS: Routine discussion of all urologic oncology cases at MTB led to a change in treatment plan in 17.8% of patients. Physicians cannot reliably predict which patients have their treatment plan altered. Selectively choosing patients to be presented likely undervalues the impact of a multidisciplinary approach to care.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».