What Do Primary Care Providers Think About Implementing Breast Cancer Survivorship Care?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: As cancer centres move forward with earlier discharge of stable survivors of early-stage breast cancer (bca) to primary care follow-up, it is important to address known knowledge and practice gaps among primary care providers (pcps). In the present qualitative descriptive study, we examined the practice context that influences implementation of existing clinical practice guidelines for providing such care. The purpose was to determine the challenges, strengths, and opportunities related to implementing comprehensive evidence-based bca survivorship care guidelines by pcps in southeastern Ontario. Methods: Semi-structured interviews were conducted with 19 pcps: 10 physicians and 9 nurse practitioners. Results: Thematic analysis revealed 6 themes within the broad categories of knowledge, attitudes, and resources. Participants highlighted 3 major challenges related to providing bca survivorship care: inconsistent educational preparation, provider anxieties, and primary care burden. They also described 3 major strengths or opportunities to facilitate implementation of survivorship care guidelines: tools and technology, empowering survivors, and optimizing nursing roles. Conclusions: We identified several important challenges to implementation of comprehensive evidence-based survivorship care for bca survivors, as well as several strengths and opportunities that could be built upon to address those challenges. Findings from our research could inform targeted knowledge translation interventions to provide support and education for pcps and bca survivors.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».