Similarities and differences of lung cancer (LC) multidisciplinary teams (MDTs) in China compared to Europe and Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e13562 Background: LC MDTs involve a collaborative approach where specialists work together to analyze individual cases, discuss treatment options, and tailor comprehensive care plans for patients. Implementing MDTs can be challenging, especially for developing countries with limited resources and high disease burden. China, with approximately 820,000 new patients with lung cancer in 2020 accounting for 37% of the total number in the world, bears the responsibility of treating the largest lung cancer patient population worldwide. The global MDT Aid Program (MAP) in LC has been including China to gather insights on the challenges, best practices, similarities, and differences of China LC MDT processes compared to other countries, so as to improve the outcome and cost-efficiency of global MDTs. Methods: In this study, we learned about the status, best practices, challenges of LC MDT development in China through virtual semi-structured healthcare professional (HCP) interviews, on-site masterclasses, and internal data sharing with 3 Chinese leading hospitals in LC - Guangdong Provincial People’s Hospital, West China Hospital and Xiangya Hospital. Similarities and differences were gathered based on previous MAP experience and insights from HCP discussions in LC across the Netherlands, Italy, Spain, Switzerland, Denmark, Norway, and Canada. To build a global collaboration on LC MDTs, three international knowledge exchange (IKE) sessions were organised to include China and all participating countries. Results: We identified seven main differences between China, Europe and Canada, including the enrolment criteria of patients in MDT that China MDTs focus on challenging cases such as resistance to multi-lines of therapy, multiple primary lung cancer and stage III lung cancer, while Europe and Canada MDTs mainly for routine patients. Other differences include setup and composition of MDT teams, digitalization of MDTs, incentives and reimbursement for MDT attendance, cross-institutional patient referral to the MDT, time spent per patient, patient follow-up after MDT discussion. Similarities identified include the MDT development model from both hospital and national level, experience sharing to educate junior physicians, hospital willingness to learn at global level, and challenges of high pressure with limited medical resources. Best practices of leveraging innovative digital capabilities to improve MDT efficiency and to support decision-making have been shared by China participants during the IKEs. Conclusions: Global collaboration to identify synergies within LC MDT communities can help China and other regions learn from each other and share China expertise in large-volume data-based practices globally. Alongside China’s rapid development of digital health, the digitalization of MDTs is likely to follow.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».