A Snapshot of the International Views of the Treatment of Rectal Cancer Patients, a Multi‐regional Survey: International Tendencies in Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of rectal cancer has a number of potentially appropriate alternatives for each patient. Despite acceptance of standards, practices may vary among regions. There is significant paucity of data in this area. The objective was to create a snapshot of the regional differences. DESIGN: This online survey included 10 questions. Enquiries focused on controversial topics, on surgeon and hospital volume, surgical margins, appropriateness of surgical approaches and techniques, watch-and-wait strategies, and total neoadjuvant therapy. Major colorectal surgery societies around the world were asked to invite their members to complete the survey. OUTCOME MEASURES: Frequency of responses across regions within each question was compared by Fisher's exact test. RESULTS: Seven hundred and fifty-three participants from 60 countries responded. Eight regions were identified, and four had sufficient representation for comparisons. Similarities and differences in the therapies among these regions were identified. Robotic surgery penetrance is higher in North America, and watch and wait is more accepted in South America. Patients in Oceania are more likely to be diverted; Europe has more usage of taTME. DISCUSSION: This online survey was practical as a mean to provide a rapid assessment of the international picture on consistency and variability of rectal cancer patients' care, and to potentially identify opportunities to standardized care to patients. Medical surveys have inherent limitations; pertinence to our study is selection bias. CONCLUSIONS: The management of rectal cancer varies among different regions. Identification of differences is important when considering global efforts to improve management and interpret data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».