Supporting Models to Transition Breast Cancer Survivors to Primary Care: Formative Evaluation of a Cancer Care Ontario Initiative
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many breast cancer (BC) survivors continue to be seen by specialists for routine follow-up care despite growing evidence that transitioning appropriate BC survivors to primary care is safe and effective. We describe the formative evaluation of an initiative involving the development and implementation of sustainable models of follow-up care for BC survivors across 14 Regional Cancer Centers (RCC) in Ontario, Canada. METHODS: After extensive consultation, each RCC received catalyst funding for the initiative. Detailed work plans were developed locally and submitted to Cancer Care Ontario. Each region had a designated lead and support from primary care. Funding could be used to develop any aspect of the model. Formative evaluation of each model was conducted with descriptive analysis of the model created, including summative description of how resources were used, the number of survivors transitioned, and preliminary results from patient surveys of experience at transition. RESULTS: Each region developed a unique model that included clearly identified structures and processes of care. All regions used survivorship care plans and patient education materials. Three main models of follow-up care were developed: (1) direct to primary care, (2) transition clinic, and (3) shared care. A total of 3,418 BC survivors transitioned between March 2012 and September 2013. Patient experience surveys were distributed by 12 regions, gathering responses from 752 BC survivors, with 85% reporting that they felt adequately prepared for the transition. CONCLUSION: Using the approach described, wide-scale transition of appropriate BC survivors from oncology-led practice is feasible over a fairly short timeframe.
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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 | 0,095 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».