Compliance, attitudes and barriers to post‐operative colorectal cancer follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Meta-analyses demonstrate that surveillance following curative-intent colorectal cancer (CRC) surgery can improve survival. Our multidisciplinary team adopted a stringent CRC follow-up (FU) guideline in 2000. The purpose of this study was to assess adherence and barriers to FU for CRC. METHODS: Patients with primary CRC aged 19-75 years, treated with curative intent surgery from July 2000 to December 2002 were identified from a prospective database. Compliance with FU was assessed primarily by chart review. We also surveyed patients and providers to explore attitudes and barriers to surveillance adherence using tenets of the Health Belief Model. RESULTS: 96 patients met inclusion criteria and were appropriate for FU. Median FU was 34 months. Guideline targets were met for 70% of clinic visits; 49% of carcinoembryonic antigen (CEA) determinations; and 62% of abdominal imaging studies. Post-operative colonoscopy did not occur in 6/93 patients. Seventy per cent of health care providers and 55% of patients completed a survey. Access to testing and confusion about which provider orders investigations were identified as important barriers to FU. CONCLUSION: Patterns of CRC FU were widely variable despite implementation of a guideline. Despite patient and provider agreement with the principles of CRC FU, adoption was inhibited by confusion among multiple providers regarding investigation coordination.
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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 | 0,005 | 0,041 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».