The impact of face-to-face evaluation in the clinical assessment of cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
e13651 Background: Despite the growing popularity of teleoncology in the context of the COVID-19 pandemic, there is great concern about the quality and accuracy of clinical encounters as there is virtually no physical examination (PE) provided. Objectives: To evaluate the primary sites and clinical variables that could predict a higher frequency of abnormal PE findings and a consequent change in conduct, thus allowing the selection of patients who are possibly ineligible for remote care. Methods: Observational and prospective study, conducted at the oncology center of two public hospitals in Brazil. A multiple-choice form, developed by the researchers, was filled in to collect the clinical variables of the patients, data regarding the service, and oncological conduct determined at the end of the consultation. Results: 368 clinical evaluations of patients with cancer were included in the study, with breast, colorectal, and prostate tumors being the most frequent. The physical examination was normal or with alterations already seen in previous consultations in 87% of the cases while 13% had new changes in the PE. Among patients with new changes in the PE, cancer treatment was maintained in 59% of cases. Thus, PE led to a change in antineoplastic therapy in 12 cases (3% of all patients being 1% only because of the PE findings and 2% after completion of a complimentary examination). Statistical analysis showed a significant association between the altered PE and the following variables: primary site breast (n=27; 21%; p<0.01), head and neck (n=7; 26%; p<0, 01) and ovary (n=2; 17%; p<0.01), presence of symptoms (n=31; 21%; p<0.01), and treatment with palliative intent (n=23; 19%; p<0.01). However, only the presence of symptoms showed a positive association with the altered PE and consequent treatment change (p<0.01). Conclusions: Telemedicine seems to be a safe modality in the vast majority of cases, given the large percentage of asymptomatic patients with no changes in the PE during face-to-face care. Regarding symptomatic patients, we suggest priority to in-person care. In those with EC IV tumors undergoing palliative treatment or with breast, head and neck, and ovarian cancer, we recommend evaluating case by case and considering face-to-face care.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».