Breast Organ-Specific Surgical Practice: Perspectives of Indian Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Cancer care is changing rapidly, with many countries embracing organ-specific specialization to offer more focused and effective treatment. In India, however, most surgeons continue to practice in a more generalized way, and we still do not fully understand how they feel about shifting toward subspecialized care. This question becomes especially important in breast cancer—the most common cancer among Indian women—where dedicated expertise can make a real difference in early detection, treatment quality, and patient survival. This study aims to explore how Indian surgeons view breast organ-specific practice, their willingness to adopt it, and the challenges they foresee. Methods: Cross sectional study conducted in July 2024 in 100 surgeons of India using a self-administered google form questionnaire. Responses were evaluated and assessed. Results: Out of 100 responses, 45% were from private/corporate setting, 39% from government institutes. 30.6% were from west, 27.6% from east, 22.4% from south and 19.4% from north zone. 55% were from surgical oncology, 36.4% were from general surgery. As per the study, breast (31%) and gastro-intestinal surgery (29%) were the subspeciality of choice. 47.5% agreed that they would be interested in breast specific surgery practice if proper training was available. 30.9% considered this to be less stressful with fewer complications. Majority (48%) thought that lack of patient awareness about breast cancer specific surgeon was the biggest disadvantage of organ specific practice. 22% considered it to be technically undemanding. 51% and 27.1% suggested that a dedicated and recognized training is required and organ specific practices are required at hospitals/institutions respectively. Notably, female surgeons were more likely to choose breast surgery compared to males (50% vs. 20%), a difference that was statistically significant (p = 0.015; 95% Confidence Interval (CI): 1.50–12.25) Conclusion: Breast organ specific oncosurgery practice is still uncommon in India. More dedicated training programs are required along with adequate employment opportunities to fill the lacunae in promoting the same.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».