Are Older Cancer Patients Being Referred to Oncologists? A Mail Questionnaire of Ontario Primary Care Practitioners to Evaluate Their Referral Patterns
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Understanding why older patients are frequently underrepresented in cancer services use and clinical research may help to increase their participation in clinical trials and eventually result in better cancer care for this vulnerable population. METHODS: To identify potential barriers that may prevent older cancer patients from being referred from a primary care physician (PCP) to an oncology specialist, a self-administered questionnaire was mailed to 9,312 PCPs throughout Ontario. RESULTS: With a one-time mailing, 2,240 questionnaires were returned (response rate, 24%) of which 2,089 (93%) were assessable. Although 86% of respondents would refer most older patients with early-stage, potentially curable cancers to oncologists, only 65% would refer those with advanced-stage, potentially incurable cancers. The factors that most influence referral decisions of PCPs are patient's desire to be referred (69%), type (54%) and stage (49%) of cancer, and severity of cancer symptoms (49%). Other factors including age do not seem to influence the referral decision. Approximately 9% of respondents found it difficult to refer older cancer patients to oncology specialists, with the most commonly cited barriers being the length of waiting lists, mandatory tissue diagnosis before referral, and the belief that oncologists seldom relate to PCPs. CONCLUSION: Most PCPs stated that they would refer all elderly patients with cancer to oncologists and that referral decisions were based mainly on patients' wishes. Continued efforts are needed to overcome barriers in the referral process and to understand the perspectives of elderly patients to enhance their cancer care.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».