Inhibitory factors and problems associated with uniform access to cancer care: Perceptions of certified nurse specialists in cancer nursing
Notice bibliographique
Résumé
To elucidate the factors that obstruct uniform accessibility to care when oncology clinical nurse specialists (OCNSs) engage in medical care and to devise solutions for these obstructions. OCNSs enhance the quality of medical care, conduct activities as multidisciplinary coordinators, and provide public policy-related advice to maintain and improve the general population’s health. Therefore, OCNSs’ opinion is highly regarded, particularly in clinical setting. This study extracted and investigated the perceptions of OCNSs regarding factors inhibiting uniform access to care on the basis of a questionnaire with open-ended questions. Upon receiving the institutional review board’s approval, a questionnaire was distributed among 483 participants. Of these, 211 OCNSs affiliated with Core Oncology Centers who returned the filled questionnaire forms were enrolled. The recovery and effective response rates were 43.7% and 63.5%, respectively. Data were collected from the survey forms and subjected to qualitative and descriptive analyses. Inhibitory factors were categorized into the following five categories: (1) education and training systems; (2) medical specialties and workforce; (3) standard of medical care; (4) insufficient understanding on the part of administrators and the organization; and (5) policy. Each factor was further categorized into subcategories to elucidate the factors inhibiting universal access to care. Factors related to education and training systems affect factors related to medical specialties and manpower, leading to an imbalanced distribution of personnel between regions and facilities.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».