Stakeholder perspectives on the use of telehealth to improve ambulatory care for chemotherapy patients in a large urban cancer centre.
Notice bibliographique
Résumé
86 Background: Chemotherapy outpatients are often left in vulnerable positions without direct access to their providers between appointments, which can lead to Emergency Department (ED) visits to address side effects. Improved use of telehealth has been postulated in the literature as a potential low-cost tool to manage this problem. Our objective was to explore, as a case study, how telehealth can be optimized to provide better care to ambulatory chemotherapy patients. Methods: This study was done at Princess Margaret Cancer Centre in Toronto. Semi-structured interviews (n = 21) were conducted to elicit a broad set of perspectives on the feasibility and constraints of implementing new telehealth measures in the breast cancer (BC) clinic. Interviewees included hospital administrators (n = 3), nurse managers (n = 4), BC nurses (n = 3), BC physicians (n = 2), one non-BC nurse, one pharmacist, BC patients (n = 4), and telehealth and technology experts (n = 3). Transcripts were reviewed separately by each author and themes were extracted using content analysis. Key learnings were established based on stakeholder agreement and theme novelty. Results: Provider-initiated proactive calling of chemotherapy patients was felt to bethe most valuable and feasible potential change according to all stakeholders. A number of key considerations emerged regarding the creation of a successful proactive calling system: 1) calls should address symptoms that are predictable, regimen-specific, and most likely to result in ED visits; 2) patients most likely to benefit are those beginning chemotherapy, starting new drugs, or fitting certain high-needs criteria; 3) structured call questionnaires can be valuable, but must be flexible to best meet patient needs; 4) the caller’s expertise is more important than his or her familiarity with the patient; and 5) basic IT support systems are necessary for operationalization. Conclusions: Simple telehealth initiatives such as proactive calls can improve outpatient care for chemotherapy patients, and may reduce ED burden. This study provides key principles that should guide development and implementation of proactive calling programs at cancer care institutions.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».