Quality indicator survey of clinical practice guidelines for esophagogastric junction cancer 2023
Notice bibliographique
Résumé
Clinical practice guidelines for esophagogastric junction cancer (EGJ GLs) were published in 2023. In order to evaluate how EGJ GLs have been adopted into clinical practice worldwide and to identify any outstanding clinical questions to be addressed in the next edition, this survey was conducted. An electronic questionnaire was developed. The questionnaire comprised 16 questions designed to assess the adoption of the guideline. Responses were collected online. The survey was conducted by the EGJ working group of International Gastric Cancer Association (IGCA) following approval from the guideline committee of The International Society for Diseases of the Esophagus (ISDE). As results, we received 344 valid and complete responses. 55% of respondents were from East Asia followed by Europe, Central/South America, and Central/West Asia. 80% of respondents recognized and followed the guidelines to some extent. There was still diversity in the extent of lymphadenectomy for EGJ cancers with an esophageal invasion of 2-4 cm. Although white light imaging (WLE) alone was recommended in the EGJ GLs, both WLE and image enhanced endoscopy were used in 86% of respondents. The perioperative treatment was shown to be highly diverse worldwide. While 50% of respondents provided perioperative chemotherapy, preoperative chemotherapy without adjuvant treatment and upfront surgery were still the first treatment option in 15% of respondents. In conclusion, the current survey conducted by IGCA and ISDE identified the current standard and remaining issues of EGJ cancers.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».