Survivorship care in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the perceptions of breast cancer survivors and primary care physicians (PCPs) about PCPs’ ability to deliver survivorship care in breast cancer. Design Mailed survey. Setting British Columbia. Participants A total of 1065 breast cancer survivors who had completed treatment of nonmetastatic breast cancer within the previous year, and 587 PCPs who had patients with nonmetastatic breast cancer discharged to their care within the preceding 18 months. Main outcome measures Breast cancer survivors’ and PCPs’ confidence ratings of PCPs’ ability to deliver the following aspects of care: screening for recurrence; managing osteoporosis, lymphedema, endocrine therapy, menopausal symptoms, and anxiety about or fear of recurrence; and providing nutrition and exercise counseling, sex and body image counseling, and family counseling. Response options for each question included low, adequate, or good. Responses were summarized as frequencies and compared using χ2 tests. Results Response rates for breast cancer survivors and PCPs were 47% and 59%, respectively. Responses were statistically different in all categories ( P < .05). Both groups were most confident in the ability of PCPs to screen for recurrence, but breast cancer survivors were 10 times as likely to indicate low confidence (10% of breast cancer survivors vs 1% of PCPs) in this aspect of care. More breast cancer survivors (23%) expressed low confidence in PCPs’ ability to provide counseling about fear of recurrence compared with PCPs (3%). Aspects of care in which both breast cancer survivors and PCPs were most likely to express low confidence included sex and body image counseling (35% of breast cancer survivors vs 26% of PCPs) and family counseling (33% of breast cancer survivors vs 24% of PCPs). Primary care physicians (24%) described low confidence in their ability to manage lymphedema. Conclusion Breast cancer survivors and PCPs are reasonably confident in a PCP-based model of survivorship care. Primary care physicians are confident in their ability to manage physical effects related to breast cancer, with the exception of lymphedema. Low confidence ratings among both groups in psychosocial aspects of care suggest an area for improvement.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».