Improving evidence-based treatment selection and patient-centered care in upper GI cancers: A Project ECHO initiative.
Notice bibliographique
Résumé
4051 Background: Accurate assessment of biomarkers (including HER2 and PD-L1) is integral to treatment selection in upper gastrointestinal (GI) cancers. However, challenges in integrating biomarker testing and targeted therapies are commonly reported in community settings. The Project Extension for Community Healthcare Outcomes (Project ECHO) model addresses this gap by connecting experts in tertiary care settings with rural healthcare teams. Through case-based teaching, the model builds the knowledge and skills needed to provide evidence-based, equitable care regardless of geographic location. Methods: In October 2024, 57 healthcare professionals (HCPs) from 2 US and 4 Canadian community oncology clinics participated in Project ECHO sessions. Led by an expert oncologist, each session featured interactive discussions of real-world anonymized case presentations to address key practice gaps in integrating biomarker-based therapies and coordinating multidisciplinary care for patients (pts) with upper GI cancers. Following each session, HCPs developed and implemented site-specific action plans to address gaps in care. Pre-activity and post-activity surveys measured the impact on knowledge, confidence, and competence and 90-day follow-up surveys will be collected to assess ongoing performance. Results: The top HCP-reported barriers to individualized care for pts with upper GI cancer included keeping up with the latest efficacy and safety data (44%), selecting and sequencing treatments based on individual and disease factors (40%), and limited availability/cost of biomarker testing (39%). Additionally, relatively few HCPs reported providing supportive care services for the majority of their patients, such as palliative care referrals (40%), distress screening (26%), psychosocial support (35%), and end of life counseling (19%). Following the Project ECHO sessions, HCPs demonstrated improved knowledge, competence, and confidence in biomarker testing and managing adverse events. Additionally, HCPs planned to increase patient education about disease and treatment-related side effects (65%), improve team education on biomarker testing and treatment selection (61%), establish standardized biomarker testing protocols (35%), and increase supportive care referrals (22%). Team action plans included implementing routine testing protocols, establishing a network of specialists to coordinate care, and increasing education on the use of immunotherapy. Conclusions: Project ECHO-based education improved HCP capacity to integrate biomarker-directed therapies and coordinate multidisciplinary care for patients with upper GI cancers. Full findings will detail long-term impacts on practice and inform future community-based ECHO initiatives.
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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 | 0,089 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».