Follow-up after treatment for breast cancer: Practical guide to survivorship care for family physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To offer FPs a summary of evidence-based recommendations to guide their follow-up survivorship care of women treated for breast cancer. QUALITY OF EVIDENCE: A literature search was conducted in MEDLINE from 2000 to 2016 using the search words breast cancer, survivorship, follow-up care, aftercare, guidelines, and survivorship care plans, with a focus on review of recent guidelines published by national cancer organizations. Evidence ranges from level I to level III. MAIN MESSAGE: Survivorship care involves 4 main tasks: surveillance and screening, management of long-term effects, health promotion, and care coordination. Surveillance for recurrence involves only annual mammography, and screening for other cancers should be done according to population guidelines. Management of the long-term effects of cancer and its treatment addresses common issues of pain, fatigue, lymphedema, distress, and medication side effects, as well as longer-term concerns for cardiac and bone health. Health promotion emphasizes the benefits of active lifestyle change in cancer survivors, with an emphasis on physical activity. Survivorship care is enhanced by the involvement of various health professionals and services, and FPs play an important role in care coordination. CONCLUSION: Family physicians are increasingly the main providers of follow-up care after breast cancer treatment. Breast cancer should be viewed as a chronic medical condition even in women who remain disease free, and patients benefit from the approach afforded other chronic conditions in primary care.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,018 |
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 ».