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Enregistrement W2518111948 · doi:10.1200/jop.2016.011304

Improving Oral Oncolytic Patient Self-Management

2016· article· en· W2518111948 sur OpenAlexaboutno aff
Elaine McNamara, Lindsey Redoutey, Emily Mackler, Jane Alcyne Severson, Laura Petersen, Tallat Mahmood

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditDocumentationMedical recordEmergency medicineQuality managementMEDLINEMedical emergencyInternal medicineManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Managing patients who are taking oral oncolytics is challenging because of the changing paradigm from frequent supervision during intravenous therapy to periodic observation with oral administration of drugs. We joined the Michigan Oncology Quality Consortium (MOQC) Oral Oncolytics Collaborative in 2013 to identify opportunities for improvement in this area. METHODS: We completed MOQC's baseline self-assessment and performed an audit of medical records for 25 patients prescribed an oral oncolytic from May 2011 to July 2013. We implemented the following MOQC resources: a tracking system for patients taking oral oncolytics, patient education with drug-specific self-care guidelines, use of a modified Edmonton Symptom Assessment Scale, and a medication adherence questionnaire to be used on scheduled follow-up calls and return visits. We modified our workflow to include a standard teaching session and consistent follow-up phone calls. We conducted a retrospective postimplementation medical records audit from August 2013 to September 2014. RESULTS: Baseline self-assessment revealed lack of start date documentation and lack of consistent follow-up. A baseline medical records audit showed that 48% of patients discontinued their medication without consulting their physician, and start date documentation was available for only 52% of patients. After participating in the quality initiative, 100% of patients sampled had a documented start date, and no patients discontinued their drug on their own. Seventeen percent had a dose reduction as a result of toxicity, as directed by the physician. CONCLUSION: The introduction of new office procedures to easily identify all patients receiving oral therapy and improvement in patients' ability to manage symptoms at home with the use of self-care guidelines contributed to an improvement in managing patients who are taking oral oncolytics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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