Promoting consultation recording practice in oncology: Identification of critical implementation factors and determination of patient benefit.
Notice bibliographique
Résumé
155 Background: The objectives of this implementation study were to 1) identify and address the evidentiary, contextual, and facilitative mechanisms that serve to retard or promote the transfer and uptake of consultation recording use in oncology practice, and 2) follow patients during the first few days following receipt of the consultation recording to document, from the patient’s perspective, the benefits realized from listening to the recording. Methods: Nine medical and 9 radiation oncologists from cancer centers in three Canadian cities (Calgary, Vancouver, Winnipeg) recorded their primary treatment consultations for 228 patients newly diagnosed with prostate or breast cancer. The Digital Recording Use Semi-Structured Interview (DRUSSI) was conducted at two days post-consultation and at 1-week post-consultation. Each oncologist was given a feedback letter summarizing the consultation recording benefits reported by their patients. Results: Sixty-nine percent of patients listened to at least a portion of the recording within the first week following the consultation. Consultation recording favourableness ratings were high: 93.6% rated the intervention between 75–100 on a 100-point scale. Four main areas of benefit were reported: 1) Anxiety reduction; 2) Enhanced retention of information; 3) Better informed decision making; and 4) Improved communication with family members. Eight fundamental components of successful transfer and uptake of consultation recording practice were identified. Conclusions: Implementation research and additional randomized trials are needed to facilitate the transfer and uptake of consultation recording use so that far more patients and significant others may realize the associated benefits.
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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 | 0,032 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».