Idiopathic Inflammatory Myopathies and Malignancy Screening: A Survey of Current Practices Amongst Canadian Neurologists and Rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Although the need for malignancy screening in idiopathic inflammatory myopathies (IIM) is generally accepted, data to guide the choice and timing of investigations are limited. Our aim was to characterize the gaps and uncertainties amongst Canadian neurologists and rheumatologists with respect to malignancy screening in IIM. METHODS: An online survey consisting of 18 multiple-choice questions related to malignancy screening practices was distributed to adult neurologists and rheumatologists practising in Canada, and survey responses were described and compared between groups. RESULTS: Of 69 participants, the majority (95.7%) performed malignancy screening. However, there was variability in practice including delegation and choice of screening tests, influence of patient-specific factors, and timing of repeat testing relative to original testing. Only 18.2% of respondents were confident in their malignancy screening practices. The most significant perceived knowledge gap was lack of consensus or guidelines on choice and frequency of malignancy screening (92.8%). Compared with neurologists, rheumatologists saw a higher number of IIM patients per year (72.5% vs. 41.4% reported five or more, p = 0.009), were more likely to consider patient risk factors and order more investigations, while neurologists were more likely to repeat testing. DISCUSSION: Variability and knowledge gaps exist amongst neurologists and rheumatologists with regard to malignancy screening in IIM patients. The identified variability and lack of confidence may lead to lack of standardization of care, and potentially either under- or over-investigating of IIM patients for malignancy. Further research is required to better understand the optimal choice of tests and timing of repeat investigations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».