Survivorship care in Canadian genitourinary oncology: Toward a multidisciplinary perspective.
Notice bibliographique
Résumé
337 Background: Genitourinary (GU) cancer survivors comprise nearly 25% of cancer survivors and >50% of all male survivors. To further improve care of this patient population, we need to better understand physician specialist perceptions of survivorship care. Methods: All medical oncologists, urologists and radiation oncologists treating GU cancers in Canada were surveyed with a web−based questionnaire. A total of 27 multiple choice and Likert scale questions were developed in 5 domains: i) demographics, ii) current post cancer treatment care practices, iii) perceived barriers, iv) accessibility to survivorship resources and v) perceptions of advocacy groups. Participants were identified through their respective professional associations. Results: There were 306 responses and 260 were eligible for analysis; 45 medical oncologists, 125 urologists and 90 radiation oncologists. A total of 56% of physicians discharged GU cancer survivor follow-up care to a primary care practitioner (PCP) at some point after treatment. Compared to urologists and radiation oncologists, medical oncologists were least likely to share care with a PCP (4%). Only 47% of all physicians consistently provided a written follow up plan to the PCP and only 25% of these provided lifestyle recommendations. Lack of time and resources were the most commonly reported barriers. About half of physicians reported access to cancer rehabilitation programs as difficult and British Columbia was the most frequently cited region without access. Medical oncologists compared to other subspecialties accessed genetic counseling more easily while access to pain management programs was cited as the most difficult. In general, physicians in community hospitals had the most difficulties. Utilization of advocacy groups was limited, e.g. 23% for prostate cancer. The most underutilized advocacy group was for testis cancer (4%). Conclusions: To our knowledge this is the first study to address the challenges of GU cancer survivorship care in Canada. The barriers to care and underutilization of advocacy groups quoted in this study may be used to stimulate nationwide initiatives to further long-term strategies in GU survivorship management planning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».