Group medical appointments: A novel approach in patient education for adjuvant endocrine therapy.
Notice bibliographique
Résumé
133 Background: Group medical appointments (GMA) are currently practiced for a wide range of medical conditions such as diabetes, hypertension, asthma, and cardiovascular disease. Previously, postmenopausal estrogen receptor positive breast cancer patients (ERBCP) attended individual physician clinic appointments to learn about their options for adjuvant endocrine therapy. This resulted in variable education provided, lengthy medical oncologist (MO) clinic visits and significant wait-lists to attend clinic. Accordingly, we embarked on a pilot program to determine the feasibility and acceptability of GMA in this patient population. Methods: Since 2010, ERBCP requiring endocrine therapy were referred and scheduled in the biweekly GMA program. Education regarding choices, risks, benefits and side effects of endocrine therapy were provided by a nurse practitioner (NP) and/or pharmacist (RX). After questions were solicited from the group, individual ERBCP were provided with prescriptions and scheduled for guideline-based follow-up. Results: Approximately 900 ERBCP have attended GMA, with 100% of MOs referring eligible patients. Surveys indicate high levels of satisfaction with the information provided and the GMA format. Conclusions: GMA provided by NP and/or RX is feasible and acceptable to both ERBCP and MOs. Health system benefits include increased efficiency and reduced cost, with MO clinic reserved for complex patient needs. Patient benefits include timely access to care and high levels of reported satisfaction. Future work will examine the effects of GMA on patient compliance and medication reconciliation with endocrine therapy.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».