Determinants of survivorship care plan implementation in U.S. cancer programs.
Notice bibliographique
Résumé
78 Background: The Institute of Medicine recommended and many professional societies require survivorship care plan (SCP) use to facilitate cancer survivors’ transition from treatment to follow-up care. Rates of SCP adoption (plans to use SCPs) and implementation (current use) in US cancer programs remain unclear. Our objectives were to (1) assess rates of SCP adoption and implementation and (2) determine what distinguishes cancer programs that have implemented SCPs from those that have not moved beyond adoption. Methods: We surveyed employees knowledgeable about SCP adoption and implementation in a nationally representative sample of 100 US cancer programs. Data were analyzed using descriptive and bivariate statistics. Results: The response rate was 80%. Ninety-six percent of programs adopted SCPs, but only 45% implemented SCPs. Among programs that implemented, SCP use remains inconsistent: Use is restricted primarily to breast (81.58%) and colorectal (55.26%) cancer survivors; in 58.33% of these programs, less than a quarter of providers has ever used SCPs; and SCPs are seldom delivered to survivors or their primary care providers. Employees in many programs indicated that SCPs were adopted because of the belief that SCPs would improve care quality and the release of professional society guidelines; however, neither of these factors influenced SCP implementation. Few quality markers (e.g., NCI-designated program type; Commission on Cancer membership) influenced SCP implementation. Determinants of SCP implementation included teaching hospital program type (p = .04) and NCCCP membership (p = .009). Freestanding facility type had a negative relationship with SCP implementation (p = .02). Conclusions: Given inconclusive evidence of SCPs’ effectiveness in improving care coordination and patient outcomes, many scholars have recently advocated for research to promote SCPs’ effectiveness. These efforts may be in vain if SCPs are not more routinely implemented. Efforts should be targeted at enabling programs to implement quality improvement tools. Future research should determine what promotes SCP implementation among teaching hospitals and NCCCP members, and what inhibits freestanding facilities from implementing SCPs.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».