LMIC-09. CRADLE TO CRAYON: THE IMPACT OF COLLABORATION ON PEDIATRIC CENTRAL NERVOUS SYSTEM TUMORS IN GHANA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND A multidisciplinary team (MDT) approach is essential for quality care, especially in paediatric oncology. In developing countries like Ghana, paediatric neuro-oncology is a relatively young subspecialty and requires a multidisciplinary team approach. The St Jude Global Academy Neuro-Oncology Training Seminar in 2022 saw a significant milestone in this MDT journey. Four MDT members benefited from the training, with a profound impact. This study aims to study the effect of neuro-oncology training on the number of CNS cases reviewed at MDT meetings. METHODS A retrospective review of case announcements made on the Pediatric Oncology MDT WhatsApp group page were collated spanning the period August 1, 2022, to July 31, 2023. Tumour distribution of cases discussed at MDT was compared 4 months pre- and 4- and 8-months post-St Jude Global Academy Neuro-Oncology Training Seminar (NOTS) completion in November 2022. A T-test was used to calculate for statistical significance of the difference in the number of cases discussed over the period. RESULTS A total of 208 cases were discussed after 52 MDT Zoom meetings. The number of cases discussed at MDT increased from 40 recorded in the first four months (August -November 2022) to 89 cases in the last four months (April- July 2023). There was a significant increase in the number of CNS cases discussed by 3.9% (p=0.012) at 4 months and 6.6% (p=0.023) at 8 months after NOTS. The complexity of CNS tumours discussed also increased. CONCLUSIONS The St Jude Global NOTS positively influenced the number of CNS cases discussed at MDT. Multidisciplinary team discussions allow for collations of ideas from all specialists with a patient-centred approach which is particularly invaluable to the care of neuro-oncology patients. Further studies on the effect on time of plan implementation, and client satisfaction will be beneficial to evaluate the effectiveness of our MDTs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».