MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205793481 · doi:10.1200/jco.2022.40.4_suppl.502

Survey of challenges in access to diagnostics and treatment for neuroendocrine tumor patients (SCAN): The diagnostic process of GEP-NETs in Australia, Canada, China, France, Germany, the United Kingdom, and the United States of America.

2022· article· en· W4205793481 sur OpenAlexaffabout
Mark McDonnell, Catherine Bouvier, Marianne E. Pavel, Harjit Singh, James R. Howe, Simron Singh, Jie Chen, Dirk Van Genechten, Elyse Gellerman, Sugandha Dureja, Simone Leyden, Christine Rodien‐Louw, Teodora Kolarova, Dermot O’Toole

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespondentNeuroendocrine tumorsInternal medicineFamily medicineDemographyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

502 Background: SCAN assessed the global delivery of NET diagnostics and treatment. This analysis focused on the diagnostic process in gastroenteropancreatic (GEP) neuroendocrine tumor (NET) patients in countries with more robust respondent samples (at least 100 units of analysis): Australia (AU), Canada (CA), China (CH), France (FR), Germany (DE), United Kingdom (UK), and the United States (USA). Methods: During Sept-Nov 2019, 2359 NET patients & caregivers, and 436 healthcare professionals (HCPs) completed a self-reported online survey, available in 14 languages, disseminated via INCA and its partner networks. Results: 71% (1670/2359) were GEP-NET patients, 71% of which were from 7 countries (1188/1670), namely AU (7%, 120/1670), CA (9%, 154/1670), CH (7%, 114/1670), FR (8%, 137/1670), DE (9%, 149/1670), UK (11%, 191/1670) and USA (19%, 323/1670). Primary GEP-NETs were predominantly small intestinal (SI) with similar proportions in AU, CA, DE, FR,, UK and US and smaller in CH (*p < 0.001, Chi-squared). Second most common primary was pancreatic NET (similar across countries). Misdiagnosis was very frequent and occurred at least once but most commonly multiple times (table). The most frequent misdiagnoses were irritable bowel syndrome (AU 60%, CA 34%, CH 14%, FR 27%, DE 31%, UK 55%, USA 55%) and gastritis (AU 42%, CA 37%, CH 51%, FR 51%, DE 37%, UK 30%, USA 51%). Patients presented with stage IV disease in more than half of cases in 5 countries (table). On average three HCPs were involved in the diagnostic process in all above-mentioned countries. The HCPs who most often suggested the test that led to the correct diagnosis were gastroenterologists in CH 28%, FR 43%, DE 34%, USA 28%, and GPs in AU 28%, CA 27%, and UK 24% (45/191). In the majority of cases the diagnosis was received in a hospital without a NET specialist, except for CH (AU 38%; CA 42%; CH 25%; FR 36%, DE 51%, UK 44%, USA 45%). Conclusions: SCAN demonstrates some interesting geographical variations with respect to tumor demographics and stage at presentation. Nonetheless, delayed GEP-NET diagnosis remains a significant global challenge. Enhanced knowledge about GEP-NETs in hospitals without NET specialists, especially among gastroenterologists and family doctors (GPs), will drive improvements in global NET care.[Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetNeuroendocrine Tumor Research AdvancesTravaux en français237 207