Referral Practices of Oncologists to Specialized Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe current referral practices of oncologists to specialized palliative care (SPC) and define demographic characteristics, practice situations, and opinions associated with referral. METHODS: Physician members of the Canadian Association of Medical Oncologists, Canadian Association of Radiation Oncologists, and Canadian Society of Surgical Oncology were invited to participate in an anonymous survey assessing SPC referral practices. Participants received two e-mailed and two mailed invitations. RESULTS: The response rate was 72% (603 of 839 physicians); 37% were medical oncologists/hematologists, 50% were radiation oncologists, and 12% were surgical oncologists. Ninety-four percent reported that SPC was available to them, but only 37% reported that these services accepted patients on chemotherapy. Eighty-four percent referred terminally ill patients usually/always, but generally for uncontrolled symptoms or discharge planning late in the disease course. One third would refer to SPC earlier if it was renamed supportive care. Predictors of higher referral frequency included comprehensiveness of available SPC services (P = .004), satisfaction with SPC availability (P < .001), SPC acceptance of patients receiving chemotherapy (P < .001), and oncologist ease with referring patients to a palliative care service before they were close to death (P < .001). Controlling for specialty, predictors of referral at diagnosis or during chemotherapy, rather than later, included satisfaction with SPC service availability (P < .001) and SPC service acceptance of patients on chemotherapy (P < .001). CONCLUSION: Oncologists referred patients frequently to SPC, but generally late in the disease course for patients with uncontrolled symptoms. Availability of comprehensive SPC, especially for patients receiving chemotherapy, and persisting definitional issues seem to be the main barriers preventing timely referral.
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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 | 0,003 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».