International patterns of palliative care in neuro-oncology: a survey of physician members of the Asian Society for Neuro-Oncology, the European Association of Neuro-Oncology, and the Society for Neuro-Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brain tumor patients have limited survival and suffer from high morbidity requiring specific symptom management. Specialized palliative care (PC) services have been developed to address these symptoms and provide end-of-life treatment. Global utilization patterns of PC in neuro-oncology are unknown. Methods In a collaborative effort between the Society for Neuro-Oncology (SNO), the European Association of Neuro-Oncology (EANO), and the Asian Society for Neuro-Oncology (ASNO), a 22-question survey was distributed. Wilcoxon 2-sample and Kruskal-Wallis tests were used to assess differences in responses. Results Five hundred fifty-two evaluable responses were received. The most significant differences were found between Asia-Oceania (AO) and Europe as well as AO and United States/Canada (USA-C). USA-C providers had more subspecialty training in neuro-oncology, but most providers had received no or minimal training in palliative care independent of region. Providers in all 3 regions reported referring patients at the onset of symptoms requiring palliation, but USA-C and European responders refer a larger total proportion of patients to PC (P < .001). Physicians in AO and Europe (both 46%) as well as 29% of USA-C providers did not feel comfortable dealing with end-of-life issues. Most USA-C patients (63%) are referred to hospice compared with only 8% and 19% in AO and Europe (P < .001), respectively. Conclusion This is the first report describing global differences of PC utilization in neuro-oncology. Significant differences in provider training, culture, access, and utilization were mainly found between AO and USA-C or AO and Europe. PC patterns are more similar in Europe and USA-C.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».