Promoting consultation recording practice in oncology: identification of critical implementation factors and determination of patient benefit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of this implementation study were to (i) address the evidentiary, contextual, and facilitative mechanisms that serve to retard or promote the transfer and uptake of consultation recording use in oncology practice and (ii) follow patients during the first few days following receipt of the consultation recording to document, from the patient's perspective, the benefits realized from listening to the recording. METHODS: Nine medical and nine radiation oncologists from cancer centers in three Canadian cities (Calgary, Vancouver, and Winnipeg) recorded their primary consultations for 228 patients newly diagnosed with breast (n = 174) or prostate cancer (n = 54). The Digital Recording Use Semi-Structured Interview was conducted at 2 days and 1 week postconsultation. Each oncologist was provided a feedback letter summarizing the consultation recording benefits reported by their patients. RESULTS: Sixty-nine percent of patients listened to at least a portion of the recording within the first week following the consultation. Consultation recording favorableness ratings were high: 93.6% rated the intervention between 75 and 100 on a 100-point scale. Four main areas of benefit were reported: (i) anxiety reduction; (ii) enhanced retention of information; (iii) better informed decision making; and (iv) improved communication with family members. Eight fundamental components of successful implementation of consultation recording practice were identified. CONCLUSIONS: Further randomized trials are recommended, using standardized measures of the patient-reported benefit outcomes reported herein, to strengthen the evidence base for consultation recording use in oncology practice.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».