Evaluating Treatment Plan Modifications from Surgeons’ Initial Recommendations to Multidisciplinary Tumor Board Consensus for Cancer Care in a Resource-Limited Setting
Notice bibliographique
Résumé
Multidisciplinary tumor boards (MTBs) are essential for optimizing cancer care through collaborative decision-making. However, the concordance between initial surgeons’ recommendations and MTB outcomes, particularly in resource-limited settings, remains underexplored. This study evaluates the agreement between treatment plans proposed initially by surgeons and those finalized through MTB discussions conducted at the same stage of patient evaluation, with a focus on changes in treatment intent between curative and palliative care. A retrospective analysis of 216 patients discussed at bi-weekly MTB meetings between January 2021 and December 2023 at a tertiary care hospital was conducted. Statistical tests, including kappa statistics and concordance analysis were applied to assess the interrater agreement between surgeon-recommended and MTB-finalized decisions and to evaluate changes in treatment intent. A p-value < 0.05 was considered statistically significant. Strong concordance and significant perfect agreement were observed between curative versus palliative decisions of surgeons and MTBs, (Cohen’s kappa = 0.89, p < 0.001). MTB recommendations were added to the surgeons’ suggested plans in 38.4% (n = 83) of cases and replaced them entirely in 25.0% (n = 54) of cases. Shifts in treatment intent from curative to palliative or vice versa were infrequent (2.31%, n = 5), specifically in esophageal and stomach cancers. MTB decisions achieved a 100% implementation rate. This study underscores the critical role of MTBs in collaborative decision-making and their value as an essential tool for consistent, individualized, and evidence-based cancer care.
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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 | 0,076 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».