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Enregistrement W4413907373 · doi:10.1017/cjn.2025.10409

A National Modified Delphi Consensus on the Referral and Management of NF1 Plexiform Neurofibroma

2025· article· en· W4413907373 sur OpenAlexaffvenueabout
Lucie Lafay‐Cousin, Sébastien Perreault, Katie Larner, Vijay Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralPlexiform neurofibromaDelphiContent (measure theory)Delphi methodComputer scienceMedicinePsychologyNeurofibromaBusinessFamily medicineArtificial intelligencePathologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Neurofibromatosis type 1 (NF1) is a genetic disorder. Up to 50% of NF1 patients develop plexiform neurofibromas (PN). Despite revisions in diagnostic standards, there remains a lack of consensus on referral, treatment, monitoring and transition processes for NF1-PN. The study aimed to establish a Canada-wide consensus on the best practice for referral and management of patients with NF1-PN to help generate guidance where evidence on the long-term use of MEK inhibitors is lacking. METHODS: The study used a modified Delphi method. The steering committee (SC) identified 4 topics of focus and developed 44 consensus statements. Following ratification, 43 statements were developed into an online survey sent to 113 healthcare practitioners (HCPs) involved in NF1-PN management across Canada. Respondents used a 4-point Likert scale to indicate agreement with each statement. The threshold for consensus agreement was 75%. RESULTS: A total of 56 responses were received, predominantly from Ontario. Most respondents were neuro-oncologists (34%) and had over 11 years of experience (57%). Consensus was reached on 41 of 43 statements (95%), enabling the SC to develop recommendations for NF1-PN patient care and a treatment algorithm outlining key timings for treatment and management. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first national Delphi consensus on NF1-PN. Strong agreement was seen from HCPs on critical timings in NF1-PN treatment and management. The proposed recommendations and treatment algorithm provide a framework to enhance patient care and support ongoing research into optimizing care for NF1-PN patients, not just in Canada but globally.

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)0,202
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2020,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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