Disparities in psychosocial cancer care: a report from the International Federation of Psycho‐oncology Societies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to understand the characteristics of the International Federation of Psycho-oncology Societies (FPOS) and possible disparities in providing psychosocial care in countries where psycho-oncology societies exist. METHOD: A survey was conducted among 29 leaders of 28 countries represented within the FPOS by using a questionnaire covering (i) characteristics of the society; (ii) characteristics of the national health care system; (iii) level of implementation of psycho-oncology; and (iv) main problems of psycho-oncology in the country. RESULTS: Twenty-six (90%) FPOS returned the questionnaires. One-third reported to have links with and support from their government, while almost all had links with other scientific societies. The FPOS varied in their composition of members' professions. Psychosocial care provision was covered by state-funded health services in a minority of countries. Disparities between countries arose from different causes and were problematic in some parts of the world (eg, Africa and SE Asia). Elsewhere (eg, Southern Europe and Eastern Europe), austerity policies were reportedly responsible for resource shortages with negative consequences on psychosocial cancer care. Half of FPOS rated themselves to be integrated into mainstream provision of care, although lack of funding was the most common complain. CONCLUSIONS: The development and implementation of psycho-oncology is fragmented and undeveloped, particularly in some parts of the world. More effort is needed at national level by strong coalitions with oncology societies, better national research initiatives, cancer plans, and patient advocacy, as well as by stronger partnership with international organizations (eg, World Health Organization and Union for International Cancer Control).
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».