Best Practices for Delivering Neoadjuvant Therapy in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Neoadjuvant therapy (NT) is an increasingly used treatment strategy for patients with localized pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Little research has been conducted on cancer care delivery during NT, and the standards for optimal delivery of NT have not been defined. Objective: To develop consensus best practices for delivering NT to patients with localized PDAC. Design, Setting, and Participants: This study used a modified Delphi approach consisting of 2 rounds of voting, and a series of virtual conferences (from October to December 2023) to reach expert consensus on candidate best practice statements generated from a systematic review of the literature and expert opinion. An interdisciplinary panel was formed including 47 North American experts from surgical, medical, and radiation oncology, radiology, pathology, gastroenterology, integrative oncology, anesthesia, pharmacy, nursing, cancer care delivery research, and nutrition as well as patient and caregiver stakeholders. Main Outcome and Measures: Statements that reached 75% agreement or greater were included in final consensus statements. Results: Of the 47 participating panel members, 27 (57.64%) were male, and the mean (SD) age was 47.6 (8.2) years. Physicians reported completing training a mean (SD) 14.6 (8.6) years prior and seeing a mean (SD) 110.6 (38.4) patients with PDAC annually; 35 (77.7%) were in academic practice. Final consensus was reached on 82 best practices for delivering NT. Of these, 38 statements focused on pre-NT practices, including diagnosis and staging (n = 15), evaluation and optimization (n = 20), and decision-making (n = 3); 29 statements defined best practices during NT, including initiation (n = 3), delivery of therapy (n = 8), restaging practices (n = 12), and management of complications during NT (n = 6); and 15 best practices were identified to guide treatment post-NT, focusing on surgery (n = 7), pathology (n = 4), and follow-up (n = 3). Conclusions: Using a modified Delphi consensus technique, best practice guidelines were developed focusing on the optimal standards for delivering NT to patients with localized PDAC. Given the prognostic importance of completing multimodality therapy, efforts to standardize and optimize the delivery of NT represent an immediate opportunity to decrease care variation and improve outcomes for patients with PDAC. Future research should focus on validating and implementing best practice standards into clinical practice.
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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 | 0,136 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».