Whole person integrative cancer care in action - an overview of its implementation and patient related outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Learning Objectives: Explore and understand the implementation and evaluation of an integrative cancer care model based on evidence based care and programming. Goals of care are to improve quality of life for those with cancer and work towards cancer prevention through a combination of approaches including Complementary medicine including nutrition, exercise and lifestyle management.Background and Project Objectives:The Ottawa Integrative Cancer Centre (OICC) provides evidence-informed integrative and preventative cancer care, research, and education across the spectrum of prevention to survivorship. The purpose of this presentation is to describe the population receiving care at the OICC in terms of demographic and disease-related characteristics, in addition to their experience receiving care in terms of therapies received and preliminary outcomes.Methods: All people receiving care at the OICC are invited to complete a registration package that documents demographic and disease-related characteristics in addition to baseline quality of life (EORTC-QLQ C30), cancer-related symptom (ESAS) and patient-identified concerns or problems (MYCaW). Every 3 months, a follow up assessment is completed for continuing patients.Results:The majority of people seek care at the OICC to manage cancer and treatment related side effects. Other people seek supportive care with their prescribed standard care, to control or cure their cancer, or to prevent a recurrence. Approximately one half of people self-identify as under distress for at least one common cancerrelated symptom. Most patients consult a naturopathic doctor, often in combination with a general practitioner, nutritionist, acupuncturist, physiotherapist, or counselor.Results will be presented regarding quality of life, cancer related symptoms and patient-identified concerns, stratified as possible by age, sex, cancer type, stage and types of treatment received.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».