Multidisciplinary Videoconferencing for Physician Education and Remote Management of Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The gold standard for interstitial lung disease (ILD) diagnosis is multidisciplinary discussion (MDD); however, access is often limited by geographic barriers, time constraints, and the number of centers with ILD expertise. Objective To assess the educational and clinical impact of a novel videoconferencing MDD program for the diagnosis and management of ILD. Methods We performed a retrospective observational study of the Multidisciplinary Interstitial Lung Disease Discussion with Experts Remotely (MILDDER) program, a videoconferencing MDD platform initiated by the Toronto General Hospital in Toronto, Canada. We used anonymized survey data from attendees (trainees and practicing physicians) and referring physicians who attended MILDDER between 2018 and 2023. Self-reported ILD confidence before and after MILDDER participation and general program satisfaction were assessed using a 10-point Likert scale. ILD confidence questions were stratified by clinical practice experience. Wilcoxon signed-rank testing for paired data was used to determine statistical significance in the subgroup that completed a MILDDER semester (bimonthly sessions for 6 mo). Written survey responses were assessed qualitatively and grouped by theme. Clinical outcomes, including patient characteristics, new or changed ILD diagnoses, new investigations requests, and new treatment suggestions, were assessed. Results Three hundred seventeen attendees and referring physicians completed pre-MILDDER questionnaires. Overall, they reported low confidence in their ability to diagnose and manage ILD. After they attended a MILDDER semester ILD, their confidence increased by a median of 3 to 4 points in the overall group. Among respondents with ≥5 years of clinical practice experience, there was no change in ILD diagnostic confidence after MILDDER; however, management confidence increased by a median of 2 points. A statistically significant increase in all areas of ILD confidence assessed was noted in the subgroup of 70 participants with complete pre- and post-MILDDER semester surveys. Respondents were generally very satisfied with MILDDER. New or changed ILD diagnoses occurred in 86 (50.6%) presented cases, new investigation requests occurred in 40 (22.7%) cases, and new medications were recommended for 30 (17%) cases. Conclusion Videoconferencing MDD platforms such as MILDDER are feasible and can be used as a tool for physician education and remote management of ILD.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».