Examining the sustainability of Screening for Distress, the sixth vital sign, in two outpatient oncology clinics: A mixed‐methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research indicates that cancer patients experience significant multifactorial distress during their journey. To address this, cancer centers are implementing Screening for Distress programs; however, little is known about the sustainability of these programs. This study sought to examine the sustainability of a Screening for Distress program in 2 cancer clinics 6 months post implementation. METHODS: A mixed-methods cross-sectional design was utilized. To determine if screening rates, screening conversations and appropriate interventions occurred and the charts of 184 consecutive patients attending the head and neck or neuro-oncology clinics over a 3 week period were reviewed. To examine the barriers and facilitators of sustainability, 16 semi-structured interviews with administrators, physicians, and nurses were conducted. RESULTS: Of the 184 charts reviewed, 163 (88.6%) had completed screening tools. Of these 163, 130 (79.8%) indicated that a conversation occurred with the patient about the identified distress as reported on the screening tool. Of the 89 (54.6%) charts where the need for an intervention was indicated, 68 (76.4%) had an intervention documented. Six oncologists, 7 nurses, and 3 administrators were interviewed, and 5 themes which influenced the sustainability of the program emerged: (1) attitudes, knowledge, and beliefs about the program; (2) implementation approach; (3) outcome expectancy of providers; (4) integration with existing practices; and (5) external factors. CONCLUSIONS: This study suggests that Screening for Distress was largely sustained, possibly due to positive attitudes and outcome expectancy. However, sustainability may be enhanced by formally integrating screening with existing practices, addressing potential knowledge gaps, and ensuring engagement with all stakeholder groups.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».