Choosing Wisely Africa: Insights from the front-lines of clinical care.
Notice bibliographique
Résumé
e18835 Background: A multidisciplinary Task Force of African oncologists and patient representatives published the Choosing Wisely Africa (CWA) recommendations in 2020. These recommendations identified low-value, unnecessary, or harmful practices that are frequently used in Sub-Saharan Africa (SSA). We describe agreement and concordance with the recommendations from front-line oncologists across SSA. Methods: A self-administered electronic survey was distributed to members of the African Organization for Research & Training in Cancer and oncology groups within SSA using a hierarchical snowball method. The survey captured information about awareness of CWA, agreement with recommendations, and concordance with clinical practice. Descriptive statistics were used to summarize study results. Results: 49 individuals responded to the survey; 61% (30/49) were female and 59% (29/49) were clinical oncologists. Respondents represented 14 countries in SSA; 69% (34/49) practiced exclusively in the public system. Only 43% (21/49) were aware of the CWA list and 90% (44/49) agreed it would be helpful if the list was displayed in their clinic. There was generally high agreement (Table) with the recommendations (range 84-98%); highest agreement related to staging/defining treatment intent (98%). The proportion of oncologists who implemented these recommendations in routine practice was somewhat lower (range 68-100%). Lowest rates of concordance related to: use of shorter schedules of radiotherapy (68%). Conclusions: While most frontline SSA oncologists agree with CWA recommendations, efforts are needed to disseminate the list. Agreement with the recommendations is high but there are gaps in implementation in routine practice. Further work is required to understand barriers and enablers of implementation.[Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».