P.038 Idiopathic inflammatory myopathies and malignancy screening: a survey of the current practices amongst Canadian neurologists and rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a well-established association between idiopathic inflammatory myopathies (IIM) and malignancy. There are no evidence-based guidelines amongst neurologists and rheumatologists on the choice and timing of malignancy investigations. Our aim is to characterize the current gaps and uncertainties amongst neurologists and rheumatologists with malignancy screening in IIM patients. Methods: An online survey consisting of 18 multiple-choice questions related to IIM malignancy screening was distributed to adult neurologists and rheumatologists in Canada. Quantitative and descriptive analysis was performed. Results: The majority of respondents (96%, n=68) performed malignancy screening. There was variability in practice including delegation and choice of screening tests, influence of patient-specific factors, and time and length of repeat testing. Only 18% of respondents were confident in their malignancy screening practices. Between neurologists and rheumatologists, there were differences in the number of IIM patients seen, consideration of patient-specific factors and choice of screening investigations. Further details and data will be presented at the conference. Conclusions: There is a lack of consensus and confidence in the choice and timing of malignancy investigations in IIM, with neurologists and rheumatologists differing in their approaches. Further research is required to better understand the relationship between IIM and malignancy to create expert-led consensus guidelines.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».