Health care practitioner prescribing patterns and perspectives on oral chemotherapy management: A survey of cancer centers in Toronto, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
48 Background: With an increasing number of patients receiving oral cancer therapies, evaluation of safe prescription practices, effective patient education, and toxicity monitoring of these agents is imperative. Methods: Multi-disciplinary oncology practitioners at several cancer centres in Toronto, Canada were surveyed using a web-based platform, to evaluate their prescription practices, use of patient education and symptom management tools, as well as their views on patient adherence and toxicity reporting. Results: Of 170 respondents, 43% were nurses, 34% were pharmacists, and 23% were physicians. Seventy nine percent considered patient education, medication adherence (76%), and toxicity management (78%) as “very important” components of oral chemotherapy management. Prescription methods varied: 59% of respondents used written prescriptions, 39% computerized physician order entry (CPOE), and 0% pre-printed orders, ≥50% of the time. Clinicians felt that patients report side effects from oral agents only “some of the time” (53%), and the most problematic toxicities were nausea (61%) and diarrhea (61%). Practitioners perceived the most common reasons for patient underreporting of side effects to be “fear of treatment interruption” (62%), and that “toxicities are part of the treatment” (66%). Seventy three percent of those surveyed felt individual counseling, follow-up calls (69%), and updated medication information (57%) would improve patient adherence and safety. Conclusions: A diverse group of surveyed oncology professionals expressed the importance of utilizing educational and toxicity monitoring tools for patients on oral cancer therapies, particularly as patients are thought to under-report symptoms. Prescription practices are variable, and CPOE use should be improved. The results of this survey will also be compared to a patient survey, to help develop better tools and policies to standardize practice, and improve patient adherence and toxicity management on oral cancer agents.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».