Survey of challenges in access to diagnostics and treatment for neuroendocrine tumor (NET) patients (SCAN): Awareness of specialized techniques and latest interventions.
Notice bibliographique
Résumé
e16708 Background: SCAN measured global readiness to provide diagnostics and treatments for NET patients in terms of awareness, availability, quality and affordability. This analysis focused on patient and healthcare professional (HCP) awareness of NET diagnostics and treatments. Methods: During Sept-Nov 2019, NET patients and HCPs completed an online survey (available in 14 languages). Results: There were 2795 respondents from 68 countries across 6 continents (2359 patients/carers; 436 HCPs). Primary NETs were most often gastroenteropancreatic NETs (GEP NET; 71% [1408/1983]), particularly small intestinal (35% [690/1983]) or pancreatic (20% [402/1983]). Biopsy was the most well-known diagnostic option in the overall NET patient group (82% [1917/2325]), the GEP NET patient subgroup (83% [1156/1395]) and HCPs (94% [411/435]), followed by CT (all patients: 81% [1874/2325]; GEP NET: 80% [1118/1395]; HCPs: 86% [376/435]). More HCPs were aware of specialized diagnostics, such as 68Ga-DOTA PET CT (HCP 81% [353/435]) and chromogranin A (CgA; 79% [344/435]), than patients (all: 68% [1574/2325] & 62% [1451/2325], respectively; GEP NET: 69% [962/1395] & 67% [936/1395]). The vast majority of all patients (87% [1983/2275]), GEP NET patients (89% [1215/1363]) and HCPs (91% [392/431]) knew surgery was a treatment option. Somastatin analogues were recognised as a treatment option by 90% of HCPs (387/431), but only 75% of GEP NET patients (1019/1363) and 70% of all NET patients (1599/2275). Nearly a quarter of HCPs (22% [95/431]) and one-third of patients (all: 33% [755/2275]; GEP NET: 30% [409/1363]) had not heard of peptide receptor radionuclide therapy (PRRT). The majority of patients (all: 88% [2007/2273]; GEP NET: 89% [1213/1370]) and HCPs (93% [396/425]) were aware of conventional imaging, such as CT/MRI/ultrasound, being used for ongoing monitoring of NETs. Approximately a third of all NET patients and a quarter of HCPs were unware CgA (patients: 32% [723/2273]; HCPs: 22% [94/425]) or 68Ga-DOTA PET CT (patients: 29% [670/2273]; HCPs: 24% [102/425]) were ongoing monitoring tools. Similarly, CgA and 68Ga-DOTA PET CT were not recognized by 27% of GEP NET patients (364/1370 & 371/1370, respectively). Conclusions: Increased awareness of NET diagnostics and treatments, particularly newer, more specialized tools, amongst both HCPs and patients is required to ensure continued advancements and improvements in the global standard of care for NETs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».