Impact of shared care program in follow‐up of childhood cancer survivors: An intervention study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».