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Enregistrement W4295903771 · doi:10.1002/cam4.5216

Clinical care in hepatocellular carcinoma: A mixed methods assessment of experiences and challenges of oncology professionals

2022· article· en· W4295903771 sur OpenAlexaff
Ginny Jacobs, Deborah A. Boyle, Hashem B. El‐Serag, Robert J. Lewandowski, Stacey Stein, Patrice Lazure, Pam McFadden

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensAxdev Group (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesEisai
Mots-clésHepatocellular carcinomaClinical OncologyPrecision oncologyMedicineOncologyInternal medicineMedical physicsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Healthcare providers (HCPs) may face numerous dilemmas in optimally screening, diagnosing, and treating patients with, and/or at risk for, hepatocellular carcinoma (HCC). This study aimed to achieve a greater understanding of the challenges in HCC care which in turn could delineate HCP educational opportunities within this oncologic sub-specialty. METHODS: A mixed-methods approach was used to identify practice gaps and clinical barriers experienced by US-based medical oncologists, hepatologists, oncology physician assistants, oncology nurse practitioners, and interventional radiologists involved in HCC care. The qualitative (semi-structured interview) and quantitative (survey) data collection approaches were deployed sequentially with findings subsequently triangulated. RESULTS: A total of 214 HCPs participated in this study. Analysis revealed challenges related to screening and diagnosing HCC, specifically in applying appropriate screening guidelines, and the optimal use and decisions related to diagnostic imaging and biopsy. Issues related to treatment selection included the application of existing HCC guidelines in treatment decision-making, weighing risk/benefit ratios of various antineoplastics regimens (i.e., tyrosine kinase inhibitors-TKIs, immunotherapy agents, chemotherapy), sequencing therapies, potential toxicity management, and optimally educating patients about their HCC. CONCLUSION: These findings highlight the educational needs of those involved in HCC care and provide a starting point for clinicians to both reflect on their practice and identify opportunities to enhance communication within the HCC team and between provider and patient. There is an opportunity to optimize continuing professional development interventions that address the identified gaps in clinical practice specifically related to teamwork and interdisciplinary communication.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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