Factors influencing cancer specialists' decision to collaborate with geriatricians in treating older cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: the collaboration between geriatricians and cancer specialists holds significant potential for improving care outcomes for older cancer patients. The realisation of this collaboration partly depends on cancer specialists involving geriatricians in caring for their older patients. Yet only a few studies have focused on understanding the reasons for cancer specialists' choice to involve or not involve geriatricians in this care. OBJECTIVE: this study shed some light on the challenges of collaboration between geriatricians and cancer specialists. It describes the case of a hospital that established a clinic staffed by geriatricians to assist cancer treatment teams. The focus of this article is to identify and explain the patterns of referrals of cancer specialists to this clinic. RESULTS: our study suggests that the referral practices of cancer specialists are considerably influenced by their specialty. The cancer specialists who find more applied value from geriatric assessments tend to refer their patients to geriatricians. Medical oncology is the sub-specialty that struggles the most in practically using information from the assessments to adjust their treatment. Cancer specialists who regularly referred to the clinic were the ones who thought that geriatricians had a unique contribution to patient care with their assessments and also with their intervention in palliative and psychosocial care. These specialists were usually from surgery and radiation oncology. CONCLUSIONS: ageing confers an increased risk of developing cancer. Providing adequate care to older cancer patients is still a challenge. Our study opens the 'black box' of collaboration between two important groups of professionals who may intervene in this care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».