Psychobiological correlates of communication skills use and learning: Preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A clinical pathway for anxiety and depression in adult cancer patients was developed to guide best practice in Australia. Methods The pathway was based on a rapid review of existing guidelines, systematic reviews and meta-analyses, stakeholder interviews, a Delphi process with 87 multi-disciplinary stakeholders and input from a multidisciplinary advisory panel. Results The pathway recommends formalised routine screening for anxiety and depression in patients with cancer at key points in the patient’s journey. The Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) or Distress Thermometer (DT) with problem checklist are recommended as brief screening tools, combined with a more detailed tool, such as the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), to identify possible cases. A structured clinical interview will be required to confirm diagnosis. When anxiety or depression is identified it is recommended one person in a treating team takes responsibility for co-ordinating appropriate assessment, referral and follow-up (not necessarily carrying these out themselves). A stepped care model of intervention is proposed, beginning with the least intensive available that is still likely to provide significant health gain. The exact intervention, treatment length and follow up timelines as well as professionals involved, are provided as a guide only. Each service should identify their own referral network based on local resources and current service structure, as well as patient preference. Discussion This clinical pathway will assist cancer services to design their own systems to detect and manage anxiety and depression in their patients, to improve the quality of care.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».