The Oncology Symptom Control and Information Resource (OSCIR): Using information technology to improve the management of cancer treatment-related side effects
Notice bibliographique
Résumé
17031 Background: Management of treatment related side effects remains a challenge despite availability of effective therapies and management guidelines. The main reasons include ineffective assessment of the patient's experience, inability to access prevention and management guidelines in a timely manner, poor documentation and inefficient communication within the patient's care team. We postulate treatment related side effects could be more effectively managed using software designed to assist assessment and improve communication of the patient's experience. Methods: Software specifications included internet-based wireless capability, linking to existing electronic databases and facilitated data entry (drop down menus, check boxes, pop up windows, etc.). Oncology literature was reviewed to identify appropriate symptom assessment questionnaires, prevention and treatment strategies. The National Cancer Institute Common Terminology Criteria for Adverse Events v.3.0 was adapted. An iterative process was used for software development; content and functionality was discussed with programmers on an ongoing basis. This process is aimed at providing software that more completely meets the needs of users. Feedback from oncology pharmacists was sought regularly. Results: OSCIR has been developed to facilitate the assessment and management of nausea, vomiting, diarrhea, constipation, mucositis, and palmar-plantar erythrodysesthesia. Each side effect module includes onset and resolution, signs and symptoms, automated grading, non- and pharmacological management. Program features include downloading of electronic demographic information, chemotherapy regimen, laboratory results, call back roster, and communication tools. Conclusions: Using the iterative process we have created a program that addresses the needs of pharmacists involved in the assessment and management of treatment-related side effects. Further development will incorporate feedback from other members of the patient's care team and will include additional side effects and features. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».