Managing symptoms during cancer treatments: evaluating the implementation of evidence-informed remote support protocols
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of cancer treatment-related symptoms is an important safety issue given that symptoms can become life-threatening and often occur when patients are at home. With funding from the Canadian Partnership Against Cancer, a pan-Canadian steering committee was established with representation from eight provinces to develop symptom protocols using a rigorous methodology (CAN-IMPLEMENT©). Each protocol is based on a systematic review of the literature to identify relevant clinical practice guidelines. Protocols were validated by cancer nurses from across Canada. The aim of this study is to build an effective and sustainable approach for implementing evidence-informed protocols for nurses to use when providing remote symptom assessment, triage, and guidance in self-management for patients experiencing symptoms while undergoing cancer treatments. METHODS: A prospective mixed-methods study design will be used. Guided by the Knowledge to Action Framework, the study will involve (a) establishing an advisory knowledge user team in each of three targeted settings; (b) assessing factors influencing nurses' use of protocols using interviews/focus groups and a standardized survey instrument; (c) adapting protocols for local use, ensuring fidelity of the content; (d) selecting intervention strategies to overcome known barriers and implementing the protocols; (e) conducting think-aloud usability testing; (f) evaluating protocol use and outcomes by conducting an audit of 100 randomly selected charts at each of the three settings; and (g) assessing satisfaction with remote support using symptom protocols and change in nurses' barriers to use using survey instruments. The primary outcome is sustained use of the protocols, defined as use in 75% of the calls. Descriptive analysis will be conducted for the barriers, use of protocols, and chart audit outcomes. Content analysis will be conducted on interviews/focus groups and usability testing with comparisons across settings. DISCUSSION: Given the importance of patient safety, patient-centered care, and delivery of quality services, learning how to effectively implement evidence-informed symptom protocols in oncology healthcare services is essential for ensuring safe, consistent, and effective care for individuals with cancer. This study is likely to have a significant contribution to the delivery of remote oncology services, as well as influence symptom management by patients at home.
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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 | 0,355 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».