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Enregistrement W3192613777 · doi:10.1016/j.ctro.2021.07.003

Time management: Improving the timing of post-prostatectomy radiotherapy, clinical trials, and knowledge translation

2021· review· en· W3192613777 sur OpenAlexaff
Kai Yun Ooi, Ian Pereira, Himanshu Nagar, Richard Simcock, Matthew S. Katz, Christopher Parker, C.A. Lawton, Hina Saeed

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Radiation Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyClinical trialRadiation therapyTranslation (biology)Medical physicsMEDLINEProstate cancerUrologyOncologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Management of prostate cancer after surgery is controversial. Past studies on adjuvant radiotherapy (aRT) for higher-risk features have had conflicting results. Through the collaborative conversations of the global radiation oncology Twitter-based journal club (#RadOnc #JC), we explored this complex topic to share recent advances, better understand what the global radiation oncology community felt was important and inspire next steps. METHODS: We selected the recent publication of a landmark international randomized controlled trial (RCT) comparing immediate and salvage radiotherapy for prostate cancer, RADICALS-RT, for discussion over the weekend of January 16 to 17, 2021. Coordination included open access to the article and an asynchronous portion to decrease barriers to participation, cooperation of study authors (CP, MS) who participated to share deeper insights including a live hour, and curation of related resources and tweet content through a blog post and Wakelet journal club summary. DISCUSSION OF RESULTS: Our conversations created 2,370,104 impressions over 599 tweets with 51 participants spanning 11 countries and 5 continents. A quarter of the participants were from the US (13/51) followed by 10% from the UK (5/51). Clinical or Radiation Oncologists comprised 59% of active participants (16/27) with 62% (18/29) reporting giving aRT within the last 5 years. Discussion was interdisciplinary with three urologists (11%), three trainees (11%), and two physiotherapists (7%). Four months after the journal club its article Altmetric score had increased by 7% (214 to 229). Thematic analysis of tweet content suggested participants wanted clarification on definitions of adjuvant (aRT) and salvage radiotherapy (sRT) including indications, timing, and decision-making tools including guidelines; more interdisciplinary and cross-sectoral collaboration including with patients for study design including survivorship and meaningful outcomes; more effective knowledge translation including faster clinical trials; and more data including mature results of current trials, particular high-risk features (Gleason Group 4+, pT4b+, and margin-positive disease), implications of newer technologies such as PSMA-PET and genomic classifiers, and better explanations for practice pattern variations including underutilization of radiotherapy. This was further explored in the context of relevant literature. CONCLUSION: Together, this global collaborative review on the postoperative management of prostate cancer suggested a stronger signal for the uptake of early salvage radiation treatment with careful PSA monitoring, more sensitive PSA triggers, and expected access to radiotherapy. Questions still remain on potential exceptions and barriers to use. These require better decision-making tools for all practice settings, consideration of newer technologies, more pragmatic trials, and better use of social media for knowledge translation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,261
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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