General Internists’ Preferences and Knowledge About the Care of Adult Survivors of Childhood Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adult childhood cancer survivors (CCSs) are at high risk for illness and premature death. Little is known about the physicians who provide their routine medical care. OBJECTIVE: To determine general internists' self-reported attitudes and knowledge about the care of CCSs. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Mailed survey delivered between September 2011 and August 2012. PARTICIPANTS: Random sample of 2000 U.S. general internists. MEASUREMENTS: Care preferences, comfort levels with caring for CCSs (7-point Likert scale: 1 = very uncomfortable, 7 = very comfortable), familiarity with available surveillance guidelines (7-point Likert scale: 1 = very unfamiliar, 7 = very familiar), and concordance with Children's Oncology Group Long-Term Follow-Up Guidelines in response to a clinical vignette. RESULTS: The response rate was 61.6% (1110 of 1801). More than half the internists (51.1%) reported caring for at least 1 CCS; 72.0% of these internists never received a treatment summary. On average, internists were "somewhat uncomfortable" caring for survivors of Hodgkin lymphoma, acute lymphoblastic leukemia, and osteosarcoma. Internists reported being "somewhat unfamiliar" with available surveillance guidelines. In response to a clinical vignette about a young adult survivor of Hodgkin lymphoma, 90.6% of respondents did not appropriately recommend yearly breast cancer surveillance, 85.1% did not appropriately recommended cardiac surveillance, and 23.6% did not appropriately recommend yearly thyroid surveillance. Access to surveillance guidelines and treatment summaries were identified as the most useful resources for caring for CCSs. LIMITATION: Findings, based on self-report, may not reflect actual clinical practice. CONCLUSION: Although most general internists report involvement in the care of CCSs, many seem unfamiliar with available surveillance guidelines and would prefer to follow patients in collaboration with a cancer center. PRIMARY FUNDING SOURCE: National Cancer Institute.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».