The characterisation of interstitial lung disease multidisciplinary team meetings: a global study
Notice bibliographique
Résumé
Multidisciplinary team (MDT) diagnosis of interstitial lung disease (ILD) has been proposed as a gold standard, but there are no formal recommendations for MDT process or composition and limited knowledge regarding prevalence in routine practice. We performed a systematic evaluation of ILD diagnostic practice across a range of healthcare settings around the world. Electronic questionnaires were distributed across all global regionsviasociety and collaborators networks. Responses from 457 unique centres across 64 countries were included in the analysis. Of the 350 (76.6%) centres holding formal meetings, the majority held face-to-face MDT meetings (80%), for a minimum of 30 min (93%), and discussed diagnosis (96.9%) and patient management (94.9%) at the meetings. Compared with non-academic and academic non-ILD centres, ILD academic centres reported a higher ILD caseload, held more formal MDT meetings, and were more likely to include histopathology and rheumatology specialists in their diagnostic team. Of the centres holding MDT meetings, 5.5% routinely discussed all new cases at such meetings. An MDT approach to ILD diagnosis is consistently interpreted and widely implemented across a range of routine care settings around the world. This observation will inform future ILD diagnostic agreement studies and diagnostic pathway recommendations.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».