Survey of community pharmacists regarding their role and desire for managing chemotherapy related toxicities in cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
104 Background: There is little published about the readiness and needs of community pharmacists to manage chemotherapy related toxicities in cancer patients. A survey was conducted to understand community pharmacists’ current toxicity management practices and their education and communication needs in this area. Methods: A 21 question electronic survey was sent to community pharmacists in Ontario, Canada from April 1 – June 30, 2016. The survey asked about demographics, toxicity management behaviours/preferences, communication and training needs/preferences. Results: Out of 559 responses received, 167 were excluded due to ineligibility giving a final response of 392 surveys. The majority of respondents were full time pharmacists practicing for more than 10 years in community pharmacy. While many pharmacists reported providing assessment (80%), advice (92%) and/or monitoring (70%) at least sometimes, few reported providing assessment (10%), monitoring (10%) or advice (18%) routinely. Types of toxicities encountered and their frequency are summarized in Table 1. There was a high level of interest (96%) among the respondents in being involved in assessing and managing chemotherapy toxicity, however, only 13% reported that they felt sufficiently trained to do so. Conclusions: Community pharmacists encounter chemotherapy-related toxicities in their daily work. While there is a strong interest in managing toxicity symptoms, many community pharmacists feel that they are not adequately trained to do so. Continuing education programs for this provider group may improve toxicity management in community pharmacy settings. [Table: see text]
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».