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Enregistrement W2604622724 · doi:10.1200/jco.2017.35.8_suppl.196

Multidisciplinary cancer conferences as a forum for early identification of patients who can benefit from a palliative approach to care: INTEGRATE quality improvement project.

2017· article· en· W2604622724 sur OpenAlexaffabout
Frances C. Wright, Sandy Buchman, Marnie MacKinnon, Erin Arthurs, Yanchini Rajmohan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careMultidisciplinary approachAdvance care planningSurpriseQuality of life (healthcare)Family medicineCancerNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

196 Background: Introducing palliative care early in the cancer journey results in a better quality of life, less aggressive care and longer survival compared to patients receiving standard care. The INTEGRATE project goal is to identify and manage patients who may benefit from palliative care earlier in their care. Multidisciplinary cancer conferences (MCCs) are scheduled meetings for oncology teams to prospectively discuss patient diagnostic tests and treatment options. In this study, we tested whether MCCs could be used as a forum to identify patients using the UK Gold Standards Framework Surprise Question (Would you be surprised if this person died within the next year?). Methods: Cancer centres volunteered to participate in a pilot project to test the efficacy of the Surprise Question at MCCs and implement a palliative model of care. Prior to initiation, a survey was completed to identify provider comfort in providing palliative care. All sites received primary level palliative care education by completing Pallium Canada’s LEAP Oncology module. Identified patients received Advance Care Planning, symptom management, referrals and standardized reporting to primary care. Results: A baseline survey showed over 50% of providers had no palliative care training. 157 providers participated in LEAP Oncology. Three MCC disease sites (Lung, GI and CNS) are participating in 3 academic and 1 non-academic cancer centres. Implementation of the Surprise Question began in February 2015 and by August 2016, 300 patients were identified out of 1086 total reviewed patients. At the CNS MCC, 100% of all glioblastoma patients were identified. The Lung and GI sites had lower identification rates (19% and 19%, respectively). Identified patients will have their healthcare utilization (community referrals, billing patterns, etc.) analyzed and final results will be synthesized by project completion in January 2017. Conclusions: MCCs appear to be an excellent forum for identifying patients who may benefit from a palliative approach to care within CNS, Lung and GI site groups. Further analysis will inform broader palliative care recommendations in Ontario.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,423
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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