Survivorship workshop delivery to primary care providers.
Notice bibliographique
Résumé
2 Background: There are approximately 15 million cancer survivors (CS) in North America. In addition to higher risk of recurrence, over 50% of CS are afflicted with late effects. CS are burdened with more medical conditions than the general population. CS visit specialists during treatment, and 75% of them also see their primary care provider (PCP) during and after treatments. Despite their integral role in survivorship care, PCP lack survivorship knowledge and have low confidence regarding CS care, supporting the urgent need to educate them about CS issues and surveillance needs. This study aimed to assess the educational benefit of a survivorship workshop targeting PCP in Montreal, Canada. Methods: An accredited workshop based on NCCN’s 8 common survivor issues was developed and delivered to 155 PCP at 5 sites. Matched pre and post surveys were designed using Likert scale and short-answer questions, and were completed on a voluntary basis by PCP. Specific outcome measures were based on the first 3 levels of Kirkpatrick’s learning model: satisfaction, knowledge, and behaviour. Data analysis included an open-coding approach to identify major themes of qualitative data. Ethics approval was granted. Results: Response rate was 64%. 95% indicated high satisfaction and relevancy of content for primary care. Using t-tests to compare pre and post responses, results were statistically significant for both “list 2 standards of survivorship” and “name 2 late-effects of cancer treatment” survey items, indicating an increase in both standards and late effects identified post workshop. 99% expressed behavioural intent to incorporate survivorship information into practice. Conclusions: Much research has focused on identifying PCP barriers to optimal survivorship care delivery such as limited topic proficiency, yet further efforts are warranted to close that knowledge gap. Our findings revealed increased knowledge of CS issues and surveillance needs post workshop. 3 months survey data is being collected to evaluate for actual practice changes and willingness to manage specific CS issues (i.e. treating depression). A second workshop targeting cardiovascular health promotion interventions has been created: delivery is anticipated early 2016.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,004 |
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 ».