Implementation of a new patient health questionnaire into standard practice in outpatient cancer clinics to improve patient care and quality of treatment.
Notice bibliographique
Résumé
214 Background: Patient socio-demographic, lifestyle, and risk factor information at the Princess Margaret Cancer Centre (PM) is routinely collected for clinical purposes. The only standardized patient information presently being gathered in the outpatient cancer clinics at the PM is symptom management data, which is linked directly into the electronic medical records. Collecting and recording additional data can improve the quality of patient care, help identify risk factors, and guide treatment options. Our aim was to determine the feasibility of collecting this additional information in a clinical setting. Methods: This pilot cohort study was implemented in the thoracic outpatient oncology clinic at the PM. It involved developing a questionnaire utilizing literature sources, expert review, and pilot testing. Adult cancer patients completed the questionnaire and a complementary acceptability survey during their first clinic visit. Results: 170 patients with thoracic tumours, primarily lung cancer, took part in the feasibility study. Of these, 51% were female, 67% were Caucasian, and the median age was 65 (range 32 to 88) years old. The acceptability survey demonstrated that: 76% of respondents found that the questionnaire did not make their clinic visit more difficult, 68% found that it asked the right questions, 79% thought the questionnaire contained pertinent information for their doctor and other healthcare providers to know, and 51% found that it was time consuming to complete. Conclusions: This study determined that it is feasible to implement a standardized questionnaire that gathers patient socio-demographic, lifestyle, and risk factor information in routine clinical cancer care. Since half of the study population found the questionnaire time consuming to complete it should be administered prior to patient visits, in an electronic format, and with greater explanation/education. The next phase is converting the questionnaire into an electronic version, which aligns with the preferences of study participants and will allow the information to be more easily accessible by clinicians/researchers.
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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 | 0,037 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».