From evidence to implementation: The global challenge for psychosocial oncology
Notice bibliographique
Résumé
The human dimensions of medical care were highlighted by such pioneering figures as Cicely Saunders, Elizabeth Kubler-Ross, and Jimmie Holland and their tireless advocacy helped to build an evidence base for psychosocial and palliative interventions. In that spirit, we studied physical and psychological distress in advanced cancer and modeled pathways to distress in this population. We considered acute stress disorder as the prototype for psychological disturbances following the acute onset of life-threatening disorders, showing that it occurred in one-third of patients after the diagnosis of acute leukemia. To treat and prevent these symptoms, we developed Emotion and Symptom-focused Engagement (EASE), an integrated psychotherapeutic and early palliative intervention. We showed that EASE reduced both traumatic stress and physical suffering in these patients and a large multi-center trial is now underway. We also identified symptoms of depression and hopelessness n one quarter of patients with metastatic and advanced cancer, with worsening toward the end of life. To alleviate this distress, we developed a brief supportive-expressive therapy, referred to as Managing Cancer and Living Meaningfully (CALM). We showed in a large RCT that CALM improves depression, distress related to dying and death, and preparation for the end of life. We have now launched a global initiative involving 20 sites to date across North and South America, Europe, Australia, and Asia to have CALM implemented routinely in cancer care. Such initiatives are needed to move psychosocial care in cancer from evidence to implementation and to fulfill the dream of Jimmie Holland that cancer care be as humanistic as it is effective.
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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 | 0,472 | 0,605 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,049 |
| Communication savante | 0,040 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,089 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».