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Enregistrement W2892595004 · doi:10.1200/jco.2018.36.30_suppl.157

A tale of 2,000 charts: Measuring provider response to patient-reported outcome measures.

2018· article· en· W2892595004 sur OpenAlexaffabout
Gillian Hurwitz, Zahra Ismail, Lesley Moody, Lisa Barbera

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditPsychological interventionPsychosocialAnxietyIntervention (counseling)Family medicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

157 Background: Patients undergoing cancer treatment often experience physical and psychosocial symptoms that go undetected by clinicians, which highlights the need to incorporate patient-reported outcome measures (PROMs) in routine care. Systematic symptom screening for cancer patients using the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) is standard practice in Ontario. However, provider response to PROMs is essential to addressing symptom burden. To measure provider response, Regional Cancer Centre (RCC) Leads and Cancer Care Ontario developed a chart audit process. The objective was to determine whether the clinical team acknowledged, assessed and/or addressed symptoms identified by ESAS screening. Methods: RCCs received a chart audit tool with preset options and a data dictionary. Sites audited at least 140 charts for seven of the ESAS symptoms. Sites used a business intelligence tool to access patient charts based on sampling parameters. RCCs were required to audit charts of patients whose ESAS symptom scores were moderate to severe (4-10), with at least five charts in the moderate range (4-6). Results: 2,380 charts from 13 RCCs were audited based on ESAS scores from September to December 2016. Symptoms were most often acknowledged when the intensity was severe (69.9%), regardless of symptom type. Acknowledgement (71.5%), assessment (67.7%) and intervention (55.8%) were most often offered to patients reporting pain. Patients reporting depression and anxiety were the least likely to have the symptom acknowledged (44.5%, 45.0%, respectively) and be offered assessments (45.8%, 50.1%, respectively) and interventions (35.7%, 36.6%, respectively). Patients reporting moderate to severe depression and anxiety most commonly declined interventions (7.8%, 7.7%, respectively). Conclusions: These data show that providers disproportionately respond to physical symptoms, which may be easiest to treat due to clear management plans and referral pathways. To truly offer person-centred care, the emotional burden related to cancer must also be addressed, and providers must be trained to properly respond to psychosocial symptoms. Chart audits identify gaps in symptom management and areas for quality improvement.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,587
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,006 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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