Multidisciplinary approach to cancer care in Rwanda: the role of tumour board meetings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer treatment is complex and necessitates a multidisciplinary approach.Tumour Board Meetings (TBMs) provide a multidisciplinary platform for health care providers to communicate about treatment plans for patients.TBMs improve patient care, treatment outcomes and, ultimately, patient satisfaction by facilitating information exchange and regular communication among all parties involved in a patient's treatment.This study describes the current status of case conference meetings in Rwanda including their structure, process and outcomes. Methods:The study included four hospitals providing cancer care in Rwanda.Data gathered included patients' diagnosis, number of attendance and pre-TBM treatment plan, as well as changes made during TBMs, including diagnostic and management plan changes.Results: From 128 meetings that took place at the time of the study, Rwanda Military Hospital hosted 45 (35%) meetings, King Faisal Hospital had 32 (25%), Butare University Teaching Hospital (CHUB) had 32 (25%) and Kigali University Teaching Hospital (CHUK) had 19 (15%).In all hospitals, General Surgery 69 (29%) was the leading speciality in presenting cases.The top three most presented disease site were head and neck 58 (24%), gastrointestinal 28 (16%) and cervix 28 (12%).Most (85% (202/239)) presented cases sought inputs from TBMs on management plan.On average, two oncologists, two general surgeons, one pathologist and one radiologist attended each meeting.Conclusion: TBMs in Rwanda are increasingly getting recognised by clinicians.To influence the quality of cancer care provided to Rwandans, it is crucial to build on this enthusiasm and enhance TBMs conduct and efficiency.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».