Challenges in the Understanding of Oligometastatic Disease in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
There is little data describing oligometastatic disease (OMD) and decision-making. We sought to understand the knowledge gaps and challenges in deciphering and delivering treatments. MATERIALS AND METHODS: This is a quality improvement (QI) study conducted via an anonymous survey. Three different clinical scenarios of OMD (oligo-recurrence disease, synchronous de-novo OMD, and oligo-progressive disease) were presented to assess participants' comprehension. A qualitative approach was used, involving four open-ended questions. Summary statistics and descriptive analysis were utilized to describe survey answers. RESULTS: The survey was answered by 70 clinicians, 56% (n=39) medical oncologists, 24% (n=17) radiation oncologists, 7% (n=5) surgeons, and the remaining 13% (n=9) from anatomical pathology, radiology, and palliative care. The three clinical cases were correctly identified as oligo-recurrence, de-novo, and oligo-progression disease in 63% (n=44), 94% (n=66), and 76% (n=53) of responses, respectively. Additionally, for each case, the majority of respondents indicated that they would offer local treatment (n=59, 84%; n=57, 81%; n=55, 79%, respectively). Seventy-nine percent (n=49) perceived differences between each modality of local therapies. Physicians perceived challenges including the lack of prospective trial data and unclear approach to OMD. An important determinant in deciding whether patients may benefit from treatment was tumor histology. CONCLUSION: The term OMD involves certain difficulties in definition and management. Positive and negative trials have further added uncertainty regarding who would best benefit from local treatment. The discordance in outcome expectations from physicians and patients will need to be addressed to ensure that patient's goals of care are met.
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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 | 0,075 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».