Psychosocial Care for Cancer: A Framework to Guide Practice, and Actionable Recommendations for Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We set out to create a psychosocial oncology care framework and a set of relevant recommendations that can be used to improve the quality of comprehensive cancer care for Ontario patients and their families.meet the psychosocial health care needs of cancer patients and their families at both the provider and system levels. DATA SOURCES AND METHODS: The adapte process and the practice guideline development cycle were used to adapt the 10 recommendations from the 2008 U.S. Institute of Medicine standard Cancer Care for the Whole Patient: Meeting Psychosocial Health Needs into the psychosocial oncology care framework. In addition, the evidence contained in the original document was used, in combination with the expertise of the working group, to create a set of actionable recommendations. Refinement after formal external review was conducted. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: The new framework consists of 8 defining domains. Of those 8 domains, 7 were adapted from recommendations in the source document; 1 new domain, to raise awareness about the need for psychosocial support of cancer patients and their families, was added. To ensure high-quality psychosocial care and services, 31 actionable recommendations were created. The document was submitted to an external review process. More than 70% of practitioners rated the quality of the advice document as high and reported that they would recommend its use. CONCLUSIONS: This advice document advocates for a multidisciplinary approach to cancer care in response to the distress experienced by cancer patients and their families. The recommendations will be useful in future to measure performance, quality of practice, and access to psychosocial services.
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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 | 0,109 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».