Assessment of scheduled pharmacy follow-up for patients receiving oral chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
151 Background: Management of oral chemotherapy presents many challenges to oncology practitioners. The purpose of this study is to describe how incorporation of pharmacy scheduled calls to oncology patients receiving oral chemotherapy can identify patients who are experiencing moderate-to-severe symptom burden and/or medication non-adherence and require a therapeutic intervention. Methods: We utilized multiple resources from a statewide quality collaborative aimed at the management of patients receiving oral chemotherapy including patient education, a patient reported outcome (PRO) assessment, and templated documentation. As part of our planned workflow enhancements, our pharmacist provided patient education before chemotherapy started and regularly called patients within 2 weeks of starting their oral therapy. The pharmacist asked the patient about symptoms and adherence using the PRO assessment. A chart audit was performed to summarize the patient reports and recorded interventions. Results: 203 patients taking oral chemotherapy were called by the pharmacist in an 18-month time period between 10/1/16 - 3/28/18. In this study, we will summarize patient demographic information including age, gender, diagnosis, oral chemotherapy medication; PRO assessment results including symptom burden based on the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), most bothersome symptom, confidence to self-manage, medication adherence, and reasons for non-adherence, and pharmacist interventions and consequential treatment modifications. Conclusions: Patients taking oral chemotherapy for the treatment of cancer are at risk of side effects from their treatment and suboptimal therapeutic benefits in the setting of non-adherence. Our analysis will summarize the degree of symptom burden patients experience in the first couple weeks of treatment and areas were a pharmacist may optimize their medication regimen prior to their scheduled follow-up with their oncologist. We plan to use this data to improve patient self-management support.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».