Are primary care providers implementing evidence-based care for breast cancer survivors?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the implementation of key best practice guideline recommendations for posttreatment breast cancer survivorship care by primary care providers (PCPs). DESIGN: Descriptive cross-sectional survey. SETTING: Southeastern Ontario. PARTICIPANTS: Eighty-two PCPs: 62 family physicians (FPs) and 20 primary health care nurse practitioners (PHCNPs). MAIN OUTCOME MEASURES: Twenty-one “need-to-know” breast cancer survivorship care guideline recommendations rated by participants as “implemented routinely,” “aware of guideline recommendation but not implemented routinely,” or “not aware of guideline recommendation.” RESULTS: Overall, FPs and PHCNPs in our sample reported similar practice patterns in terms of implementation of breast cancer survivorship guideline recommendations. The PCPs reported routinely implementing approximately half (46.4%, 9.7 of 21) of the key guideline recommendations with breast cancer survivors in their practices. Implementation rates were higher for recommendations related to prevention and surveillance aspects of survivorship care, such as mammography and weight management. Knowledge and practice gaps were highest for recommendations related to screening for and management of long-term effects such as fatigue and distress. There were only a few minor differences reported between FPs and PHCNPs. CONCLUSION: There are knowledge and practice gaps related to implementation of the key guideline recommendations for breast cancer survivorship care in the primary care setting that could be targeted for improvement through educational or other interventions.
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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 | 0,004 | 0,054 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».