038 Development of Multidisciplinary Symptom Management Tools Using The ADAPTE Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background Evidence-based tools for symptom management were developed to assist healthcare providers in comprehensive assessment and appropriate management of symptoms. These evidence-based tools consist of comprehensive guides-to-practice, quick reference pocket guides, algorithms and smart phone apps. Objectives The symptom management tools promote an interdisciplinary model of care that enables early identification and assessment of symptoms, appropriate documentation and communication regarding symptoms, optimal symptom management, and coordinated care throughout the illness trajectory. The tools are intended to be user-friendly, and are available in print, web and smart phone applications. Methods The tools were developed by an interdisciplinary panel of healthcare providers using the ADAPTE guideline adaptation approach. This included a literature search for recent guidelines and systematic reviews, guideline appraisal using the AGREE tool and selection, and in some instances modification, of recommendations. Expert feedback was obtained and subsequently appropriate revisions were made. Results The symptom management tools provide recommendations based on the best available evidence and expert consensus, for assessing, determining aetiology, diagnosing potential problems and for recommending non-pharmacological and pharmacological interventions. Implications for Guideline Developers/Users The ADAPTE approach offers a comprehensive and rapid process of developing evidence-based tools for the cancer patient population. Following the global trend of creating user-friendly clinical guidance, the guides-to-practice, quick reference pocket guides, algorithms and smart phone apps are an innovative set of tools that are accessible to a diverse group of care providers, in a manner that would suit the individual’s clinical needs.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».