How do surgeons decide to refer patients for adjuvant cancer treatment? Protocol for a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-small cell lung cancer, breast cancer, and colorectal cancer are commonly diagnosed cancers in Canada. Patients diagnosed with early-stage non-small cell lung, breast, or colorectal cancer represent potentially curable populations. For these patients, surgery is the primary mode of treatment, with (neo)adjuvant therapies (e.g., chemotherapy, radiotherapy) recommended according to disease stage. Data from our research in Nova Scotia, as well as others', demonstrate that a substantial proportion of non-small cell lung cancer and colorectal cancer patients, for whom practice guidelines recommend (neo)adjuvant therapy, are not referred for an oncologist consultation. Conversely, surveillance data and clinical experience suggest that breast cancer patients have much higher referral rates. Since surgery is the primary treatment, the surgeon plays a major role in referring patients to oncologists. Thus, an improved understanding of how surgeons make decisions related to oncology services is important to developing strategies to optimize referral rates. Few studies have examined decision making for (neo)adjuvant therapy from the perspective of the cancer surgeon. This study will use qualitative methods to examine decision-making processes related to referral to oncology services for individuals diagnosed with potentially curable non-small cell lung, breast, or colorectal cancer. METHODS: A qualitative study will be conducted, guided by the principles of grounded theory. The study design is informed by our ongoing research, as well as a model of access to health services. The method of data collection will be in-depth, semi structured interviews. We will attempt to recruit all lung, breast, and/or colorectal cancer surgeons in Nova Scotia (n ≈ 42), with the aim of interviewing a minimum of 34 surgeons. Interviews will be audiotaped and transcribed verbatim. Data will be collected and analyzed concurrently, with two investigators independently coding and analyzing the data. Analysis will involve an inductive, grounded approach using constant comparative analysis. DISCUSSION: The primary outcomes will be (1) identification of the patient, surgeon, institutional, and health-system factors that influence surgeons' decisions to refer non-small cell lung, breast, and colorectal cancer patients to oncology services when consideration for (neo)adjuvant therapy is recommended and (2) identification of potential strategies that could optimize referral to oncology for appropriate individuals.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».