A global comparative study on MDT practices in the management of hepatocellular carcinoma in high-income countries (HICs) and low- and middle-income countries (LMICs).
Notice bibliographique
Résumé
562 Background: As the sixth most common malignancy worldwide, hepatocellular carcinoma (HCC) accounted for 4.7% of all new cancer diagnoses in 2022. Low- and middle-income countries seem to bear a disproportionate burden of the disease, with over 50% of new HCC cases estimated to occur in China and Africa. Research on multidisciplinary team (MDT) practices in these regions is limited. The objective of this study is to compare MDT practices in the management of HCC in HICs and LMICs. Methods: Data on MDT practices from hospitals that manage HCC in Italy, Spain, Switzerland, Germany, Denmark, Canada and the USA, representing HICs, and in China, South Africa and Egypt, representing LMICs were collected through virtual semi-structured interviews and workshops. Results: Ten key areas of differences were identified (Table 1) that could be categorized as organizational/regulatory or clinical. In HIC institutions, the focus currently is on optimizing MDTs as standard of care approach accessible to all patients with HCC; MDT principles are often integrated into national policies. In LMICs, emphasis is on establishing MDTs and expanding their capacity; patient access to MDT care is not a mandatory requirement, nor regulated in national policy. Of note, LMICs are seeking early technology adoption to overcome some potential barriers to MDT interactions; online formats are more often explored to facilitate participation and AI-assisted diagnostic tools are explored to compensate for absence of radiologists. Absence of screening and surveillance for early detection in HCC is more common in LMICs, and therefore likely that patients more often present with advanced stage disease. Also, with limited diagnostic modalities, diagnostic work-up and staging may be sub-optimal. Conclusions: Significant variation exists in HCC MDT practices between HICs and LMICs. The ultimate goal of this study is to develop a format for clinical MDTs that will facilitate interaction between HICs and LMICs. Consideration for the differences highlighted above is crucial for the development of this concept. 10 key areas highlighting differences identified between HICs and LMICs. MDT development direction: Standard of Care for all patients vs. specific session for complex cases National/regional regulatory requirements Institutionalizing MDT principles MDT composition (specialists) Use of digital tools Reimbursement Access to therapeutic options Stage presentation of HCC patients Use of clinical staging Patient follow-up after MDT discussion
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».