Educating primary care providers about cancer survivorship.
Notice bibliographique
Résumé
20 Background: Nearly 50% of cancer survivors (CS) experience psychosocial and physical treatment-related effects. CS are often afflicted with greater medical conditions than non-cancer patients: survivorship care is thus imperative. In addition to follow-up by specialists, 75% of CS also visit their primary care provider (PCP) during and after treatments. Despite their role in survivorship, insufficient knowledge and low confidence have been reported by PCPs, supporting the need to educate them. This study aimed to evaluate the educational benefit of a survivorship workshop (SW) targeting PCPs in Montreal, Canada. Methods: An accredited 60-minute SW based on common survivorship issues and recommended guidelines by recognized entities was developed and delivered to 167 PCPs at 6 sites. The same MD presented each SW. Brief matched pre, post and 3 month delayed post surveys were designed (Likert-scale and short-answer questions), and completed on a voluntary basis. Outcome measures targeted 3 levels of Kirkpatrick’s learning model: satisfaction, knowledge, and behavior. Data were analyzed with parametric (paired t-tests) and non-parametric (Wilcoxon Signed rank tests) comparisons as appropriate. Results: The pre and post survey response rate was 65.3% and the 3-month delayed post survey response rate was 56.9%. Immediately following the SW, participants were significantly more likely to be able to list standards of survivorship, t(108) = 10.50, p < .001, and to name late-effects of cancer treatment, t(108) = 5.52 , p < .001. High relevance and satisfaction of SW was reported (95%), and 99% expressed intent to incorporate survivorship information into practice. At 3 months post-SW, confidence remained significantly higher than pre-intervention levels for both knowledge of “late physical effects” ( Z = 6.08, p < .001, n = 60) and “adverse psychosocial outcomes” of cancer and treatments (Z = 4.26, p < .001, n = 62). Conclusions: Much literature has focused on determining PCP barriers to survivorship care, including limited topic proficiency, yet further initiatives are warranted to optimize PCP survivorship expertise. Our SW increased PCP survivorship knowledge, and confidence levels remained greater at 3 months post, indicating its educational merit.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».