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Enregistrement W2604688215 · doi:10.1002/pbc.26541

Impact of shared care program in follow‐up of childhood cancer survivors: An intervention study

2017· article· en· W2604688215 sur OpenAlexfundno aff
Stéphane Ducassou, Maïté Chipi, Aurélie Pouyade, Mélanie Afonso, Jean‐Louis Demeaux, Gérard Ducos, Yves Pérel, Sophie Ansoborlo

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchInstitut National Du CancerLigue Contre le Cancer
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)CancerChildhood cancerFamily medicineGerontologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the growing rate of childhood cancer cure and the risks of sequelae, long-term follow-up (FU) of survivors is a central issue. Several models have been proven far from satisfactory. Shared care FU is the result of collaboration between general practitioners (GPs) and cancer centers. We sought to demonstrate the feasibility of setting up a shared care program based on the patient-centered education of GPs and to evaluate the impact of this model in an intervention study. METHODS: We compared the FU care achievement in two childhood cancer survivor cohorts in the same pediatric oncology center, (i) control group (n = 134) and (ii) intervention study cohort (n = 137), after setting up the program. RESULTS: The rate of survivors answering the survey and the rate of patients involved in FU by their GPs were higher in intervention study cohort than in baseline one (132/137 vs. 72/134 and 110/132 vs. 13/72; P ≤ 0.0001). The lack of any FU was definitely lower (10/132 vs. 18/72; P = 0.001) in the intervention study cohort. CONCLUSION: In this shared care program, survivors overcame distrust in their GP's knowledge and entered the FU program after their GPs had been involved in patient-centered education. Personalized and incentive-based guidance was very useful in helping survivors to adhere to FU. Support of a dedicated long-term FU team was very useful. A nationwide organization, consideration of special needs in subgroups of survivors and sustained funding are needed to adjust the program in the very long term.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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