Patterns and predictors of attendance at a comprehensive, multi-disciplinary supportive care program for men with prostate cancer and their partners.
Notice bibliographique
Résumé
6 Background: Men diagnosed with prostate cancer (PC) face treatment-related sequlae that affect their health and quality of life. The Vancouver Prostate Centre’s (VPCs) Prostate Cancer Supportive Care (PCSC) Program is a comprehensive program for men and their partners that aims to address these challenges. Our objective is to examine registration rates, and the timing/intensity of follow-up with the program, and to explore clinical/sociodemographic factors associated with participation and non-participation. Methods: We used charts for all men who registered with the PCSC program (“registrants”), and a random sample of men who sought PC-related care at the VPC but did not register with the program (“non-registrants”) from Jan 2013-Dec 2016. Registrants were classified as “attenders” (came to PCSC information session/clinic visit), or “non-attenders” (did not attend). We used multivariate logistic regression to quantify the effect of diagnostic, treatment and sociodemographic characteristics on registration. We produced an unadjusted Kaplan-Meier estimator to assess the probability of program attendance over the disease trajectory for those who registered. We used Cox proportional hazards regression to examine impact of the same factors on timing of program participation and a binary logistic model to examine which factors impact program attendance. Results: Preliminary results suggest that 17% of the men who enroll in the program do not subsequently use any services. Program participation continues for more than four years after diagnosis and varies based on Gleason score (Chi Square (CS) = 20.9, p = 0.01), risk score (CS = 11.5, p = 0.02), and clinical T stage (CS = 14.0, p < 0.001). We found no difference participation by age, age at diagnosis, travel distance to clinic or treatment modality. Complete results will be available at the time of presentation. Conclusions: One in six men who register for supportive care do not end up using any despite the program being free of charge. Drivers of non-participation appear to be clinical, with lower risk patients being more likely to chose not to participate, though further investigation is required.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».