Indian Expert Consensus on the Selection of Vascular Access Devices in Oncology Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To develop consensus recommendations for the selection and management of vascular access devices (VADs) in oncology patients in India by addressing unique challenges in the Indian healthcare ecosystem. An expert panel of 11 specialists in oncology and interventional radiology convened to review literature and develop consensus statements on 10 key questions related to the selection of VAD in cancer patients. The panel used a nominal group technique during a face-to-face meeting, achieving 100% consensus on all statements through structured discussions. The panel deliberated and agreed upon 10 consensus statements, addressing the indications for central venous access devices (CVADs), available CVAD options, clinical decision-making processes for identifying appropriate CVADs for different groups of patient, decision-makers for device selection and insertion, factors influencing port selection, the logistical requirements and CVAD maintenance protocols in cancer patients in India. Key recommendations emphasize the use of CVADs for administering vesicant drugs, considering both external catheters and implantable ports based on the duration and frequency of treatment. The recommendations also highlight the importance of involving multidisciplinary teams in device selection and implementing standardized training and protocols for insertion and maintenance. These consensus recommendations provide guidance on VAD selection and management tailored to the Indian oncology setting. The statements emphasize the importance of patient-centred decision-making, proper training for healthcare providers, and the need for increased awareness and education to enhance the appropriate adoption of implantable ports in India. Implementation of these recommendations may improve vascular access care and outcomes for cancer patients across diverse healthcare environments in India.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».