Supporting Models to Transition Breast Cancer Survivors to Primary Care: Formative Evaluation of a Cancer Care Ontario Initiative
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: 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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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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