Practice gaps and challenges integrating new immuno-oncology agents in the treatment of cancer patients in the United States: A mixed-method study.
Notice bibliographique
Résumé
11028 Background: Previous research has indicated challenges integrating new immuno-oncology agents (IOAs) and predictive immune biomarkers into practice. Barriers, clinical gaps and underlying causalities explaining these challenges, however, are poorly understood. Methods: A mixed-methods educational needs assessment was conducted with physicians from 6 specialties (oncology, interventional radiology, pathology, pulmonology, emergency medicine and rheumatology), clinical pharmacists, physician assistants and advanced nurse practitioners involved in the care of cancer patients in the United States. Semi-structured interviews and discussion groups were thematically analyzed to identify challenges, barriers and underlying causalities. Qualitative findings subsequently informed the development of online surveys, which served to quantify findings. The following findings pertain to oncologists. Results: A total of 660 health care providers participated in the study, in which 17 interviews and 88 surveys were completed with oncologists. Seventy-two percent reported sub-optimal knowledge of the interactions between IOAs and the tumor’s micro-environment, while 62% reported sub-optimal skills determining which IOA to select based on this information. Oncologists reported sub-optimal knowledge of best practices for using IOAs to treat cancer in presence of an autoimmune disease (74%-80% depending on condition), and sub-optimal skills weighing the risks and benefits of prescribing IOAs for these profiles (66%-77%). In addition, 50% of oncologists reported feeling overwhelmed by the volume of new IOAs being made available. Many oncologists expressed doubts regarding the clinical benefit (59%) and innovative nature (43%) of emerging IOAs. Finally, 46% reported limited skills identifying viable treatment options based on pharmacodiagnostic test reports. Barriers to having predictive biomarkers inform treatment decisions included sub-optimal communication between specialists regarding specimen requirements and desired biomarker information. Conclusions: This study demonstrates the need to further support healthcare professionals as they face challenges integrating new IOAs and predictive immune biomarkers into practice. Given the wide array of IOAs becoming available each year, addressing the knowledge, skills, confidence and attitude gaps identified in this study could help improve health care delivery and potentially optimize outcomes for cancer patients.
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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 | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».