Understanding what drives patients with cancer to visit the emergency department: A qualitative study.
Notice bibliographique
Résumé
173 Background: Visits to the emergency department (ED) are common among patients with cancer (PWCs). Previous research suggests that few ED visits are precipitated by true oncologic emergencies (Diaz-Couselo 2004). Designing initiatives to reduce ED visits requires a rich understanding of factors that drive PWCs to visit the ED. Methods: Standardized interviews were conducted with 12 oncology clinicians at an academic oncology clinic in Toronto, Canada. Interviews were also conducted with 10 PWCs. Interviews explored factors that may drive ED visits, and interviewees’ insights into interventions to prevent ED visits. Interviews were audio recorded and transcribed. Transcriptions were qualitatively analyzed by two independent reviewers using the constant comparison method (Strauss and Corbin 1998). Results: Ten themes were identified as factors that may drive ED visits, with little overlap between themes identified by clinicians versus those identified by PWCs. Clinicians identified low socioeconomic status, lack of social support, advanced age, comorbidities, anxiety and non-adherence as important factors. In contrast, PWCs focused on the severity and expectedness of symptoms, lack of access to afterhours oncology advice and care, and adherence with medical and non-medical advice as drivers of ED visits. Regarding potential interventions, there was broad agreement between clinicians and PWCs regarding what might be helpful. Both groups identified improved access to expert cancer advice/care, improved coordination of care between clinics and ancillary health services, and patient education as important interventions. Clinicians also believed increasing community supports would help prevent ED visits. PWCs emphasized that some ED visits are not preventable. Conclusions: Clinicians and PWCs have different views on what drives ED visits. Despite identifying different drivers, clinicians and PWCs identified common solutions for reducing ED visits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».