The impact of multidisciplinary cancer conferences on overall survival: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multidisciplinary cancer conferences consist of regular meetings between diverse specialists working together to share clinical decision making in cancer care. The aim of this study was to systematically review and meta-analyze the effect of multidisciplinary cancer conference intervention on the overall survival of patients with cancer. METHODS: A systematic literature search was conducted on Ovid MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Controlled Register of Trials for studies published up to July 2023. Studies reporting on the impact of multidisciplinary cancer conferences on patient overall survival were included. A standard random-effects model with the inverse variance-weighted approach was used to estimate the pooled hazard ratio of mortality (multidisciplinary cancer conference vs non-multidisciplinary cancer conference) across studies, and the heterogeneity was assessed by I2. Publication bias was examined using funnel plots and the Egger test. RESULTS: A total of 134 287 patients with cancer from 59 studies were included in our analysis, with 48 467 managed by multidisciplinary cancer conferences and 85 820 in the control arm. Across all cancer types, patients managed by multidisciplinary cancer conferences had an increased overall survival compared with control patients (hazard ratio = 0.67, 95% confidence interval = 0.62 to 0.71, I2 = 84%). Median survival time was 30.2 months in the multidisciplinary cancer conference group and 19.0 months in the control group. In subgroup analysis, a positive effect of the multidisciplinary cancer conference intervention on overall survival was found in breast, colorectal, esophageal, hematologic, hepatocellular, lung, pancreatic, and head and neck cancer. CONCLUSIONS: Overall, our meta-analysis found a significant positive effect of multidisciplinary cancer conferences compared with controls. Further studies are needed to establish nuanced guidelines when optimizing multidisciplinary cancer conference integration for treating diverse patient populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».