Performance and cost of a renal cancer specialist multidisciplinary team meeting: Results from 1500 discussions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To report on the performance and cost of a surgeon-led renal cancer specialist multidisciplinary team meeting at a high-volume centre. Materials and methods: Retrospective analysis of 1500 consecutive cases discussed from 2 September 2015 onwards. Performance was assessed as the number of cases where a clinical recommendation was made. The cost per meeting, discussion and patient were calculated using the mid-point of pay band attributable to the attendees (National Health Service pay scales 2015). Results: Over 34 meetings, 1500 discussions occurred (933 patients: 61.7% male; mean age 63.8). Above a one-quarter of discussions ( n = 399, 26.6%) were new referrals. Each patient’s case was discussed a mean of 1.6 times, the majority being discussed once ( n = 563, 60.3%). In 93.3% of discussions, a clinical recommendation was made. Only 100 discussions (6.7%) were deferred due to incomplete clinical information. A total of 11.1% ( n = 166) cases were discharged. The average costs were: £141,901 per year, £2729 per meeting, £62 per case discussed and £99 per patient. Conclusion: One discussion was usually sufficient to decide management; deferral was uncommon; and, given the low discharge rate, referrals seemed appropriate. The cost per patient was modest, and represented good value in providing a focused and shared clinical decision-making pathway for renal cancer patients. Level of evidence: 2C
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».