Screening for distress, the sixth vital sign: examining self‐referral in people with cancer over a one‐year period
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although research has indicated a diagnosis of cancer is most often distressing for patients and their families, few studies have examined which patients access resources to manage distress or how distress levels affect resource utilization. This study explored psychosocial and supportive care resource utilization in a large cancer population at a Canadian tertiary cancer centre over a 12-month period in a usual care setting. METHODS: Patients who were new to the Tom Baker Cancer Centre completed the Distress Thermometer, the Pain and Fatigue Thermometers, the Psychological Screen for Cancer (Part C) that measures anxiety and depression, self-report questions on resources accessed and a demographic form at baseline, 3, 6 and 12 months. No feedback or specific triage to services was provided in order to observe usual care practices. RESULTS: A total of 714 patients provided baseline data with 505 retained at 12 months. Twenty-four percent indicated they accessed at least one service (e.g. individual counselling, nutritionist or resource social worker) over the 12 months. Patients who were older, less educated and with lower income were less likely to access services. People who reported higher symptom burden were more likely to access services at each time point. CONCLUSIONS: Overall levels of access of psychosocial services were relatively low in this population and varied by socio-demographic variables and symptom burden. Routine monitoring of psychosocial, practical and physical concerns is a potential strategy for targeting individuals who may require additional information or support in accessing available services to manage their concerns.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».