Factors influencing veterinarian referral to oncology specialists for treatment of dogs with lymphoma and osteosarcoma in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To elucidate factors influencing practitioner decisions to refer dogs with cancer to veterinary oncology specialists. DESIGN: Cross-sectional study. SAMPLE: 2,724 Ontario primary care companion animal veterinarians. PROCEDURES: Practitioners were invited to participate in a survey involving clinical scenarios of canine cancer patients, offered online and in paper format from October 2010 through January 2011. Analyses identified factors associated with the decision to refer patients to veterinary oncology specialists. RESULTS: 1,071 (39.3%) veterinarians responded, of which 603 (56.3%) recommended referral for dogs with multicentric lymphoma and appendicular osteosarcoma. Most (893/1,059 [84.3%]) practiced within < 2 hours' drive of a specialty referral center, and most (981/1,047 [93.7%]) were completely confident in the oncology service. Few (230/1,056 [21.8%] to 349/1,056 [33.0%]) were experienced with use of chemotherapeutics, whereas more (627/1,051 [59.7%]) were experienced with amputation. Referral was associated with practitioner perception of patient health status (OR, 1.54; 95% confidence interval [CI], 1.15 to 2.07), the interaction between the client's bond with the dog and the client's financial status, practitioner experience with treating cancer (OR, 2.79; 95% CI, 1.63 to 4.77), how worthwhile practitioners considered treatment to be (OR, 1.66 to 3.09; 95% CI, 1.08 to 4.72), and confidence in the referral center (OR, 2.20; 95% CI, 1. 11 to 4.34). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Several factors influenced practitioner decisions to refer dogs with lymphoma or osteosarcoma for specialty care. Understanding factors that influence these decisions may enable practitioners to appraise their referral decisions and ensure they act in the best interests of patients, clients, and the veterinary profession.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».