Surveying surgeon practices and perspectives on extent of intraoperative nodal evaluation in non–small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective The National Comprehensive Cancer Network and Commission on Cancer guidelines encourage surgeons to obtain tissue from 1 or more N1 and 3 N2 nodal stations during resection for non–small cell lung cancer. We aimed to characterize surgeons' familiarity with and adherence to recommended guidelines and to elucidate factors influencing surgical practices globally. Methods A questionnaire was designed to assess surgeon behaviors regarding intraoperative nodal assessment decisions during lung cancer resection. Survey items included demographics, case-based scenarios, self-perceived behaviors regarding nodal decision-making, and knowledge-based questions regarding nodal assessment guidelines. The survey was distributed to the General Thoracic Surgical Club, European Society of Thoracic Surgeons, Canadian Association of Thoracic Surgeons, and Australian & New Zealand Society of Cardiac & Thoracic Surgeons. Results Altogether, 236 of 2396 surgeons (9.8%) from 46 countries responded. The majority were men (192/236) and general thoracic surgeons (204/236). Participants were subcategorized into North America (n = 96), Europe (n = 96), and All Other (n = 44). The importance of 4 variables that impact lymph node excision varied by region: length of procedure ( P = .04), patient age ( P = .0004), patient frailty ( P = .0034), and institutional guidelines ( P = .01). Surgeons stated that in patients who received neoadjuvant treatment, most would opt for a full lymphadenectomy. A total of 80.5% (n = 190) claimed familiarity with guidelines, yet only 56.4% (n = 133) could identify the guidelines. Conclusions The variables driving intraoperative decision-making for nodal dissection vary by region. Moreover, surgeons tend to overstate their knowledge of existing guidelines. To optimize cancer care around the world, education needs to be provided uniformly to drive positive patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».