Management of Patients with Cardiovascular Implantable Electronic Devices Undergoing Radiation Therapy: A National Survey of Canadian Multidisciplinary Radiation Oncology Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aimed to characterize contemporary management of Canadian radiotherapy (RT) patients with cardiovascular implantable electronic devices (CIED), in light of updated American Association of Physicists in Medicine (AAPM) guidelines. Methods and Materials A 22-question, web-based survey was distributed to members of the Canadian Association of Radiation Oncology, Canadian Organization of Medical Physicists, and Canadian Association of Medical Radiation Technologists from January to February 2020. Respondent demographics, knowledge, and management practices were elicited. Statistical comparisons by respondent demographics were performed using Chi-square and Fisher's exact tests. Results In total, 155 surveys were completed by 54 radiation oncology (RO), 26 medical physics (MP), and 75 radiation therapy (RTh) respondents in academic (51%) and community (49%) practices across all provinces. The majority of respondents (77%) had managed >10 patients with CIEDs in their career. Most respondents (70%) reported using risk-stratified institutional management protocols. Respondents used manufacturer recommendations, rather than AAPM or institutionally recommended dose limits, when the manufacturer limit is 0 Gy (44%), 0-2 Gy (45%), or >2 Gy (34%). The majority of respondents (86%) reported institutional policies to refer to a cardiologist for CIED evaluation both prior to and after completion of RT. Cumulative dose to CIED, pacing dependence, and neutron production were considered during risk stratification by 86%, 74%, and 50% of participants, respectively. Dose and energy thresholds for high-risk management were not known by 45% and 52% of respondents, with ROs and RThs significantly less likely to report thresholds than MPs (p<0.001). Although 59% of respondents felt comfortable managing patients with CIEDs, community respondents were less likely to feel comfortable than academic respondents (p=0.037). Conclusions The management of Canadian RT patients with CIEDs is characterized by variability and uncertainty. National consensus guidelines may have a role in improving provider knowledge and confidence in caring for this growing population.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».