A Regional Survey on Merkel Cell Carcinoma: A Plea for Uniform Patient Journey Modeling and Diagnostic–Therapeutic Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Merkel cell carcinoma (MCC) is a rare and aggressive cutaneous neuroendocrine cancer that usually affects the elderly and immunosuppressed in sun-exposed areas. Due to its rarity, it is frequently unrecognized, and its management is not standardized across medical centers, despite the more recent availability of immunotherapy, with avelumab as first-line treatment improving the prognosis even in advanced stages of disease. We conducted a purpose-designed survey of a selected sample of physicians working in the Lazio region, in Italy, to assess their awareness and knowledge of MCC as well as their perspective on assisted diagnostic and therapeutic pathways. The Lazio region, and in particular Rome, is one of the most important academic and non- academic center in Italy dedicated to the diagnosis and treatment of skin cancer. A total of 368 doctors (including 100 general practitioners, 72 oncologists, 87 dermatologists, 59 surgeons, and 50 anatomopathologists) agreed to be part of this survey. Surgeons, oncologists, and dermatologists thought themselves significantly more updated on MCC than primary care physicians, but more than half of the interviewees are interested in CCM training courses and training with clearer and more standardized care pathways. Significant differences have been reported from survey participants in terms of multidisciplinary team set up for MCC management. The identification of specialized centers and the improvement of communication pathways among different specialties, as well as between patients and physicians, could be very beneficial in improving patients' journey modeling and starting a uniform diagnostic and therapeutic pathway for MCC patients in the new era of immunotherapies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».