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Enregistrement W4200514494 · doi:10.1097/jp9.0000000000000079

Survey on the current status of the diagnosis and treatment of pancreatic cancer in public tertiary hospitals in China: a cross-sectional questionnaire-based, observational study

2021· article· en· W4200514494 sur OpenAlexaff
Wenming Wu, Qiaofei Liu, Jingcheng Zhang, Yupei Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Pancreatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePancreatic cancerGemcitabineObservational studyCross-sectional studyInternal medicineCancerFamily medicineGeneral surgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Pancreatic cancer is one of the most aggressive digestive system malignant tumors, and its clinical diagnosis and treatment are still challenging. To further understand the current status and improve the multidisciplinary collaboration for diagnosis and treatment of pancreatic cancer in China, we conducted an online questionnaire survey on the diagnosis and treatment status of pancreatic cancer in public tertiary hospitals of China in 2021. Methods: In this cross-sectional questionnaire-based, observational study, online questionnaires with real-name authentication were used to gather data from 500 clinicians, 50 pharmacists, and 1000 pancreatic cancer patients in tertiary general hospitals or cancer hospitals nationwide. Results: A total of 485 valid questionnaires were obtained from the clinicians, majority of whom were from economically better developed regions or cities of China. There were multi-disciplinary team treatment (MDT) clinics for pancreatic cancer patients in 60% of the hospitals. Minimally invasive surgeries could be performed in all the surveyed hospitals. However, open surgery was still the mainstream choice in most cases. Gemcitabine-based chemotherapy was the most popular first-line adjuvant regimen for pancreatic cancer. A total of 50 valid questionnaires were collected from pharmacists, 48% of them are not satisfactory with the efficacy of the chemotherapeutic drugs, and myelosuppression, liver, and renal damage were the most concerning side effects. In total, 1011 valid questionnaires were collected from the patients. Approximately, 48.4% of the patients did not know about pancreatic cancer before becoming ill. Over 80% of pancreatic cancer patients reported poor to very poor health-related quality of life, and the estimated overall medical expenses were within ¥400,000 ($58823.53) in 80% of the patients. Clinicians, pharmacists, and patients believe that popularizing scientific knowledge of pancreatic cancer, constructing MDT clinics and fast-lane system, and conducting clinical research will help further improve the diagnosis and treatment of pancreatic cancer. Conclusions: The MDT clinics for pancreatic cancer have been well developed in most of the public tertiary hospitals. Minimally invasive pancreatic surgery has developed rapidly in China; however, open surgery is still the mainstream choice for pancreatic cancer. The proportion of adjuvant treatment has been significantly improved, and the gemcitabine-based regimen is the most commonly used first-line regimen. Most of the public still lacks the general knowledge of pancreatic cancer, needing further popularization. The construction of a fast-lane treatment system and conducting of high-level clinical studies are the warm expectations of the clinicians and patients. The real-world situation of the diagnosis and treatment of pancreatic cancer in the other types of hospitals of China needs further exploration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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