OBJECTIVES: Patients with head and neck cancer (HNC) frequently encounter weight loss with multiple negative outcomes as a consequence. Adequate treatment is best achieved by early identification of patients at risk for critical weight loss. The objective of this study was to detect predictive factors for critical weight loss in patients with HNC receiving (chemo)radiotherapy ((C)RT).MATERIALS AND METHODS: In this cohort study, 910 patients with HNC were included receiving RT (±surgery/concurrent chemotherapy) with curative intent. Body weight was measured at the start and end of (C)RT. Logistic regression and classification and regression tree (CART) analyses were used to analyse predictive factors for critical weight loss (defined as >5%) during (C)RT. Possible predictors included gender, age, WHO performance status, tumour location, TNM classification, treatment modality, RT technique (three-dimensional conformal RT (3D-RT) vs intensity-modulated RT (IMRT)), total dose on the primary tumour and RT on the elective or macroscopic lymph nodes.RESULTS: At the end of (C)RT, mean weight loss was 5.1±4.9%. Fifty percent of patients had critical weight loss during (C)RT. The main predictors for critical weight loss during (C)RT by both logistic and CART analyses were RT on the lymph nodes, higher RT dose on the primary tumour, receiving 3D-RT instead of IMRT, and younger age.CONCLUSION: Critical weight loss during (C)RT was prevalent in half of HNC patients. To predict critical weight loss, a practical prediction tree for adequate nutritional advice was developed, including the risk factors RT to the neck, higher RT dose, 3D-RT, and younger age.
In het kader van het KenVaK/RAAK-project deed een groep onderzoekers in acht verschillende instellingen onderzoek samen met vaktherapeuten uit de praktijk. De vraag was welke interventies door vaktherapeuten worden ingezet bij jeugd die is opgenomen in een justitiële jeugdinrichting of in de gesloten jeugdzorg.
Broddelen is een stoornis in de vloeiendheid van de communicatie. In dit unieke (en eerste) handboek over broddelen worden na een terugblik in de historie van het onderzoek naar broddelen de belangrijkste kenmerken van broddelen en de comorbide stoornissen toegelicht. Het logopedisch onderzoek bij broddelen inclusief de bijbehorende onderzoeksinstrumenten en normering beslaan twee hoofdstukken. In het hoofdstuk therapie wordt een model voor behandeling beschreven waarover internationaal consensus over bestaat.
LINK
Hoe kan zorgvernieuwing structureel en efficiënt gerealiseerd worden door inzet van 3D-technieken en welke praktische medische vraagstukken worden hiermee opgelost? Dat was een vraag die voortkwam uit experimenten van MST (afdeling Radiotherapie) voor het KIEM-project ‘Zorgvernieuwing door de inzet van 3D’. Hierin is onderzoek gedaan naar state-of-the-art 3D-technieken in de zorg. Op basis hiervan is een roadmap ontwikkeld waarin de kansen voor MST zijn samengevat. Dit heeft MST-intern geleid tot intensieve discussies over de vraag HOE deze 3D-technieken gerealiseerd kunnen worden in de huidige workflow. Uit de roadmap is een selectie gemaakt waar 3D-technieken een duidelijke meerwaarde kunnen bieden, als deze goed geïntegreerd kunnen worden met de ontwikkelende workflow binnen het in het KIEM-project opgezette Medisch-3D-Printlab bij het MST. De uitdaging is enerzijds om 3D-printen succesvol te introduceren en implementeren in de bestaande workflow van verschillende afdelingen in het ziekenhuis, waardoor innovatie in de zorg plaatsvindt en de kwaliteit van deze zorg verbeterd kan worden. Anderzijds een volgende stap in de mogelijkheden van 3Dprinten te verkennen: combinatie harde-zachte materialen. Het MST, Saxion Lectoraat Industrial Design en FabLab Enschede slaan de handen ineen, samen de met nieuwe partners uit de regio Siemonsma Tandtechniek en LAYaLAY om 3D-technieken daadwerkelijk te implementeren binnen de complexe wereld van het ziekenhuis. Doel van dit project is drieledig: 1) Implementatie van nieuwe 3D-technieken uit de roadmap en deze te optimaliseren aan de hand van praktijkcasussen. 2) Het verkennen van kansen binnen verschillende medische disciplines alsmede nieuwe 3Dscan/ printtechnieken (combinatie van harde-zachte materialen). 3) Het bijeenbrengen van nieuwe kennispartners en andere specialismen om dit thema grootschalig uit te werken in een vervolgproject.
Het project KIM-Kunstmatige Intelligentie voor MBB’ers richt zich op de handelingsverlegenheid van Medisch Beeldvormings- en Bestralingsdeskundigen (MBB’ers) ten aanzien van Kunstmatige Intelligentie (Artificial Intelligence of AI). AI heeft de laatste jaren de radiologiewereld ingrijpend veranderd. Ook het werk van MBB’ers verandert daardoor sterk. AI wordt namelijk niet alleen ingezet voor beeldherkenning en diagnose, maar bijvoorbeeld ook voor workflow management, voor reconstructie van CT-beelden en voor automatische planning van radiotherapie. Dat is het werkterrein van MBB’ers, maar zij zijn in hun opleiding Medisch Beeldvormende en Radiotherapeutische Technieken (MBRT) niet in aanraking gekomen met AI. Daarmee ontstaat een handelingsverlegenheid waarvan zowel MBB’ers zelf als stakeholders zoals afdelingshoofden, directeuren en AI-experts aangeven dat die moet worden aangepakt. Dit moet ertoe leiden dat MBB’ers nu en in de toekomst niet alleen verantwoord met AI kunnen omgaan, maar ook een bijdrage kunnen blijven leveren aan de ontwikkeling van het werkveld. Om dit voor elkaar te krijgen is een sterk projectconsortium geformeerd bestaande uit hogescholen met een MBRT-opleiding, de beroepsverenigingen van MBB’ers (NVMBR) en radiologen (NVvR), Erasmus MC en het RIVM. Daarnaast is een adviesraad geformeerd met gerenommeerde AI-experts uit diverse gremia. Voor de succesvolle invulling van het AI kennishiaat is een tweetraps actieplan opgesteld: (1) Na een systematische inventarisatie van de state-of-the-art of AI voor radiologische doeleinden wordt een visiedocument opgesteld over AI voor MBB’ers nu en in de toekomst en (2) de zorgvuldig getoetste visie wordt omgezet in een protocol met twee online instructieprogramma’s: een introductie in AI op HBO niveau voor MBB’ers (i.o.) om het kennishiaat te dichten en een gevorderdenmodule op post-HBO niveau zodat MBB’ers een bijdrage kunnen leveren aan de ontwikkeling van hun werkveld met AI.
Aanleiding Kanker is in Nederland de meest voorkomende doodsoorzaak onder kinderen. Onderzoek is vooral gericht op behandelmethoden als chemo-, radiotherapie en chirurgie en niet op 'supportive care' zoals voeding en beweging. Bij de meeste kinderen met kanker is eten en bewegen problematisch. Er treedt onder- of overvoeding op terwijl de spiermassa afneemt. Het ontbreekt professionals aan gevalideerde interventies gericht op het stimuleren van adequaat eet- en beweeggedrag. De situatie verschilt per kind, per type kanker en per behandelfase. Dat maakt dat er ook niet één generieke interventie bestaat. Wat het bovendien complex maakt is dat er zo veel mensen bij zo'n interventie betrokkenen zijn in zowel de ziekenhuis- als privéomgeving van de patiënt. Doelstelling In dit RAAK-project zullen betrokkenen in de privé- en ziekenhuisomgeving van kinderen met kanker samen met professionele ontwerpers twee interventies toepassen, die kleinschalig in een kinderziekenhuis geïmplementeerd en geëvalueerd worden. De methode die daarvoor gebruikt wordt heet participatief ontwerpen. In deze aanpak werken alle betrokkenen samen via creatieve en visuele technieken zoals dagboekmethoden en foto-opdrachten. Via deze methode kunnen betrokkenen communiceren over het onderwerp, niet gehinderd door emoties of barrières voortkomend uit jargon en/of discipline. De interventies zullen worden getoetst op toepasbaarheid en draagvlak. Beoogde resultaten De ervaring die is opgedaan met de participatieve ontwerpmethoden en de toegepaste interventies is vastgelegd, geanalyseerd en verwerkt. Het project resulteert in een toolkit die informatie en inspiratie biedt over voeding en beweging voor kinderen met kanker. Bovendien worden er richtlijnen voor participatief ontwerpen in kinderoncologie opgesteld. De verspreiding van kennis en de implementatie van toolkit en richtlijnen vindt plaats via de project- en netwerkleden.
