Implementation of malignant bowel obstruction multidisciplinary case conferences (MCCs) to improve clinical decision making in malignant bowel obstruction (MBO) in gynecologic oncology.
Notice bibliographique
Résumé
e18322 Background: Though patients (pts) with gynecological cancer are at higher risk of MBO, clinical management is not well defined. We implemented a coordinated team approach to evaluate MBO at Princess Margaret Cancer Centre. The Princess Margaret Cancer Centre inter-professional MBO management program includes nurse led ambulatory symptom management, inpatient treatment algorithm, patient directed bowel management education & MCCs. This study evaluates the utility of MBO MCC on clinical decision making in gynecologic oncology. Methods: Monthly MBO MCCs are conducted to discuss complex clinical management issues. A clinical summary is presented prior to the discussion with each case incorporating radiology review followed by interdisciplinary discussion. In this study, the initial management plan was compared to post-MCC consensus. A change in plan was defined as a consensus plan different from the pre-MCC plan or no definite plan prior to MCC. Barriers to implementation of the consensus were analyzed. Results: From December 2016 to November 2018, 90 pts were discussed in 22 MCCs. Of these, 60 had high grade serous ovarian carcinoma (67%) & 64 had small bowel obstruction (71%). Discussion in MCCs lead to a change in management plan in 49 cases(54%). These changes included recommendations for palliative surgery (25%) or radiation (10%), interventional radiology (23%), pharmacologic management alone (14%), imaging studies (4%) & total parenteral nutrition (TPN) (4%). Chemotherapy continuation, break or regimen changes were recommended in 20%. MCC consensus plan could not be implemented in 11 cases (23%). The barriers were refusal of surgery (8%), interventional radiology procedures (2%), TPN (4%) by patients, functional decline (6%) & inability to create a colostomy due to dense adhesions (2%). During MCC referrals to the dietitian & palliative care team were planned for 16 (18%) & 22 (24%) pts respectively. Conclusions: Interdisciplinary MBO MCCs have a significant impact on decision making in complex MBO cases. Radiology review & group discussion facilitates greater clarity in formulation of a management plan.
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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 | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».