The Impact of the Pathologist in Multidisciplinary Cancer Conferences on Patient Care : Evidence From the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Multidisciplinary cancer conferences (MCCs) are important tools in the treatment of patients with complex health issues, helping clinicians achieve optimal outcomes in oncological practice. To explore the role of pathologists at MCCs, we conducted a review of prior research on this topic. METHODS: We conducted a scoping review by searching MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library for English-language qualitative, quantitative, or multiple/mixed methods studies on the role and impact of pathologists on MCCs. We used Microsoft Excel to extract data. RESULTS: Of 76 research results, we included only 3 studies that involved review of cancer cases by pathologists for MCCs. All 3 studies showed that expert pathology review improved the accuracy of diagnosis and refined disease staging, leading to changes in the management of melanoma, breast cancer, and gynecologic cancer. No studies explored the barriers to pathologists participating in MCCs or the strategies or interventions employed to promote or support pathologist involvement. CONCLUSIONS: We identified a paucity of studies on the role of pathologists in MCCs. Given the positive impact of MCCs involving pathologists on the accuracy of diagnosis and optimization of treatment, future research is warranted to further establish the role and impact of pathologists in MCCs and how to promote or support pathologists' involvement.
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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 | 0,018 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».