Impact of head-and-neck radiation oncology clinical fellowship on multidisciplinary assessment, radiation workflow, and survival of adult patients with nasopharyngeal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of the study wast to evaluate the influence of head-and-neck clinical fellowship training on multidisciplinary assessment, radiation workflow, and clinical outcomes of patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC). Materials and Methods: This was a retrospective review of patients with NPC treated between 2010 and 2017. The study cohort was allocated into prefellowship cohort (pre-FSC) (January 2010-September 2014) and postfellowship cohort (post-FSC) (October 2014-December 2017). Patient demographics, tumor characteristics, multidisciplinary assessment, radiation workflow, and treatment were reviewed. Univariable, multivariable, and relapse-free survival (RFS) and overall survival (OS) were performed. Results: One hundred and forty-three patients were included, 68 in the pre-FSC and 75 in the post-FSC. For the post-FSC versus pre-FSC, there were increased multidisciplinary referrals to dental (100% vs. 79.4%, P = 0.001), nutritional (94.7% vs. 70.6%, P = 0.0001), peg-tube insertion (84% vs. 64.7%, P = 0.0001), speech and swallow (94.7% vs. 13.2%, P = 0.0001), psychosocial (100% vs. 26.5%, P = 0.0001), and smoking cessation clinic (33.3% vs. 5.9%, P = 0.0001). For the post-FSC versus pre-FSC, there were statistically significant differences in the elements of radiation workflow; mean time required for contouring was 3.2 vs. 8.8 days (P = 0.0001), radiotherapy plan implementation: 1.9 vs. 4.8 days (P = 0.0001), and plan approval: 0.4 vs. 0.9 day (P = 0.00012). On multivariable analysis, smoking was associated with poor RFS (P = 0.04). There were no statistically significant differences in OS (94.7% vs. 87.2% at 3 years; P = 0.126) and RFS (88.4% vs. 84.4% at 3 years; P = 0.281) between post and pre-FSCs, respectively. Conclusions: Clinical fellowship training results in increase multidisciplinary referrals to supportive services, improves radiotherapy workflow, but had no significant impact on survival outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».