Evaluating the Impact of Provincial Implementation of Screening for Distress on Quality of Life, Symptom Reports, and Psychosocial Well-Being in Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although a number of accreditation agencies and professional societies recommend routine screening for distress (SFD) for patients with cancer, it has been integrated very slowly into clinical practice. OBJECTIVES: This evaluation investigated the impact of a large-scale SFD intervention on patients' quality of life, symptom reports, and psychosocial well-being. The SFD intervention involved (1) completion of the SFD tool by patients, (2) discussion between patient and provider about the concerns indicated, and (3) provision of appropriate assessments/interventions based on priority concerns. PATIENTS AND METHODS: This quality improvement work included a pre-evaluation and postevaluation of the impact of implementation on patients' well-being. Patients in cohort 1 (N=740) were surveyed before implementation, whereas patients in cohort 2 (N=534) were surveyed 10 months after the implementation at 17 clinics province-wide. As part of the implementation, providers received training on assessing and responding to patient priority concerns with the standardized tool. RESULTS: No differences were seen in total score of quality of life between the cohorts. Fewer patients in cohort 2 than in cohort 1 reported health problems, including tiredness, drowsiness, poor appetite, nausea, anxiety, and poor well-being. Similarly, significantly fewer patients in cohort 2 endorsed problems relating to emotional, practical, informational, spiritual, social, and physical aspects of well-being. CONCLUSIONS: Results showed significantly improved psychological and physical symptoms and psychosocial well-being after routine SFD was implemented, suggesting that a large-scale SFD intervention is beneficial for patients when it is integrated into existing clinical practice and community resources.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».