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Enregistrement W4410826647 · doi:10.3390/curroncol32060310

Evaluating Treatment Plan Modifications from Surgeons’ Initial Recommendations to Multidisciplinary Tumor Board Consensus for Cancer Care in a Resource-Limited Setting

2025· article· en· W4410826647 sur OpenAlexvenueno aff
Sajida Qureshi, Waqas Ahmad Abbasi, Hira Abdul Jalil, Raheel Ahmed, Mubashir Iqbal, Hanieya Saiyed, Hira Fatima Waseem, Najeeb Naimatullah, Muhammad Saeed Quraishy

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachPlan (archaeology)CancerAlternative medicineResource (disambiguation)Intensive care medicineMedical physicsFamily medicinePathologyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,196
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,196
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,266
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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