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Enregistrement W2892443679 · doi:10.1200/jco.2018.36.30_suppl.246

Evolving best practice for take-home cancer drugs in Ontario.

2018· article· en· W2892443679 sur OpenAlexaffabout
Aliya Pardhan, Kathy Vu, Daniela Gallo-Hershberg, Leta Forbes, Scott Gavura, Vishal Kukreti

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSt. Michael's HospitalHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBest practicePharmacyDelphi methodPharmacistFamily medicinePreparednessPatient safetyNursingGovernment (linguistics)SAFERMedical educationHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

246 Background: Take-home cancer drugs (THCD) have become a standard treatment for many cancers and present opportunities and challenges for patients, providers and administrators. Ontario’s system has been described as two-tiered, with intravenous cancer drugs (IVCD) viewed as more comprehensive, organized, safer, and more patient-centred. Cancer Care Ontario (CCO) is the Ontario government’s principal cancer advisor. In April 2017, CCO established an Oncology Pharmacy Task Force to develop consensus-based recommendations on best practices for THCD to ensure that all patients are receiving consistent high-quality care regardless of the method of delivery of treatment. Methods: The Task Force included 34 members with representation from patient advocacy groups, pharmacy and pharmacist associations, regulatory and standard setting organizations, and subject matter experts. Standards, guidelines and recommendations from leading authorities were extracted by CCO’s Evidence Search and Review Service and synthesized by a core working group to develop 29 statements. The consensus process included a three-step modified Delphi method with two electronic surveys and a face-to-face meeting. Seventy percent agreement was required to include a recommendation. Thereafter, an extensive review process was conducted with relevant CCO programs and committees as well as subject matter experts, stakeholders and standard setting bodies at the local-regional and national levels. Results: Sixteen consensus-based recommendations were developed: training and education for providers (2); drug access (1); prescribing (4); patient, family/caregiver education (3); communication (1); dispensing (3); monitoring for adherence, identification and management of symptoms/adverse effect (1); and incident reporting (1) . This guidance will have most relevance for patients receiving THCD that require routine monitoring and for clinicians involved in delivering systemic treatment, and associated medications. Conclusions: Through the rigorous use of the Delphi technique, the Task Force developed a robust set of recommendations for THCD delivery in Ontario. Further work will be required to understand implementation enablers and barriers

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,434
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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