A Role for Cancer Nurses: Responding to Distress in Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although all patients experience distress, between 35-45% experience clinically significant levels of distress such as anxiety, depression and adjustment difficulties. Early identification of distress and the provision of relevant interventions is a standard of quality cancer care. Nurses have a critically important role in identifying individuals with distress and providing interventions to manage distress.Objectives: Our objectives are to define the role of cancer nurses in responding to emotional distress experienced by cancer patients and to document the best practices for implementing a program of screening for distress in ambulatory settings.Methods: A programmatic approach to screening for distress (6th vital sign) has been implemented in several cancer facilities across Canada. The program includes protocols for screening, algorithms for assessment, and guidelines for evidenced based interventions. Introduction of the programs have included relevant education of nurses and close attention to uptake and utilization of practice guidelines. Implementation has been mounted within the context of continuous quality improvement and the use of rapid cycle evaluation.Results: Evaluation of successful program implementation has shown increased patient satisfaction with care. Patient concerns provide the focus for opening conversations with individuals and the basis for planning person-centered approaches to care. Patient concerns are identified through the screening maneuver beyond those related to tumor and side effect management. Nurses are in an excellent position to respond to scores on a standardized distress screening tool as part of their patient assessments. The assessments provide a foundation for individualized or tailored interventions.Conclusions: Using a concrete programmatic approach, including screening, focused evidence-based assessment and interventions, offers benefits in achieving person-centered care for cancer patients. In busy clinical settings, an intentional effort is needed to implement a programmatic approach to screening followed by appropriate assessment and intervention.
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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 | 0,021 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».