Evaluating Survivorship Care Plans: Results of a Randomized, Clinical Trial of Patients With Breast Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: An Institute of Medicine report recommends that patients with cancer receive a survivorship care plan (SCP). The trial objective was to determine if an SCP for breast cancer survivors improves patient-reported outcomes. PATIENTS AND METHODS: Women with early-stage breast cancer who completed primary treatment at least 3 months previously were eligible. Consenting patients were allocated within two strata: less than 24 months and ≥ 24 months since diagnosis. All patients were transferred to their own primary care physician (PCP) for follow-up. In addition to a discharge visit, the intervention group received an SCP, which was reviewed during a 30-minute educational session with a nurse, and their PCP received the SCP and guideline on follow-up. The primary outcome was cancer-related distress at 12 months, assessed by the Impact of Event Scale (IES). Secondary outcomes included quality of life, patient satisfaction, continuity/coordination of care, and health service measures. RESULTS: Overall, 408 survivors were enrolled through nine tertiary cancer centers. There were no differences between groups on cancer-related distress or on any of the patient-reported secondary outcomes, and there were no differences when the two strata were analyzed separately. More patients in the intervention than control group correctly identify their PCP as primarily responsible for follow-up (98.7% v 89.1%; difference, 9.6%; 95% CI, 3.9 to 15.9; P = .005). CONCLUSION: The results do not support the hypothesis that SCPs are beneficial for improving patient-reported outcomes. Transferring follow-up to PCPs is considered an important strategy to meet the demand for scarce oncology resources. SCPs were no better than a standard discharge visit with the oncologist to facilitate transfer.
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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 | 0,020 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle