MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377010427 · doi:10.2196/39072

A Digital Solution for an Advanced Breast Tumor Board: Pilot Application Cocreation and Implementation Study

2023· article· en· W4377010427 sur OpenAlexvenueno aff
Khalil Hodroj, David Pellegrin, C. Ménard, Thomas Bachelot, Thierry Durand, Philippe Toussaint, Armelle Dufresne, Benoite Mery, Olivier Trédan, Thibaut Goulvent, Pierre‐Etienne Heudel

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditMedicineMultidisciplinary approachBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer treatment is constantly evolving toward a more personalized approach based on clinical features, imaging, and genomic pathology information. To ensure the best care for patients, multidisciplinary teams (MDTs) meet regularly to review cases. Notwithstanding, the conduction of MDT meetings is challenged by medical time restrictions, the unavailability of critical MDT members, and the additional administrative work required. These issues may result in members missing information during MDT meetings and postponed treatment. To explore and facilitate improved approaches for MDT meetings in France, using advanced breast cancers (ABCs) as a model, Centre Léon Bérard (CLB) and ROCHE Diagnostics cocreated an MDT application prototype based on structured data. OBJECTIVE: In this paper, we want to describe how an application prototype was implemented for ABC MDT meetings at CLB to support clinical decisions. METHODS: Prior to the initiation of cocreation activities, an organizational audit of ABC MDT meetings identified the following four key phases for the MDT: the instigation, preparation, execution, and follow-up phases. For each phase, challenges and opportunities were identified that informed the new cocreation activities. The MDT application prototype became software that integrated structured data from medical files for the visualization of the neoplastic history of a patient. The digital solution was assessed via a before-and-after audit and a survey questionnaire that was administered to health care professionals involved in the MDT. RESULTS: The ABC MDT meeting audit was carried out during 3 MDT meetings, including 70 discussions of clinical cases before and 58 such discussions after the implementation of the MDT application prototype. We identified 33 pain points related to the preparation, execution, and follow-up phases. No issues were identified related to the instigation phase. Difficulties were grouped as follows: process challenges (n=18), technological limitations (n=9), and the lack of available resources (n=6). The preparation of MDT meetings was the phase in which the most issues (n=16) were seen. A repeat audit, which was undertaken after the implementation of the MDT application, demonstrated that (1) the discussion times per case remained comparable (2 min and 22 s vs 2 min and 14 s), (2) the capture of MDT decisions improved (all cases included a therapeutic proposal), (3) there was no postponement of treatment decisions, and (4) the mean confidence of medical oncologists in decision-making increased. CONCLUSIONS: The introduction of the MDT application prototype at CLB to support the ABC MDT seemed to improve the quality of and confidence in clinical decisions. The integration of an MDT application with the local electronic medical record and the utilization of structured data conforming to international terminologies could enable a national network of MDTs to support sustained improvements to patient care.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,368 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR CancerMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207