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Enregistrement W2902423257 · doi:10.1200/jco.2018.36.34_suppl.88

Barriers to providing palliative care to patients with advanced cancer: A province-wide survey of oncology clinicians’ perceptions.

2018· article· en· W2902423257 sur OpenAlexaffabout
Sharon Watanabe, Sharlette Dunn, Madalene A. Earp, Lisa Shirt, Patricia Biondo, Winson Y. Cheung, Marc Kerba, Patricia A. Tang, Aynharan Sinnarajah, Jessica Simon

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralFamily medicinePalliative carePerceptionNursingOncologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

88 Background: Despite known benefits, cancer care systems struggle to provide early, integrated palliative care (PC). Previously, we identified barriers to providing early PC as perceived by gastrointestinal oncology clinicians in Alberta, Canada (top barrier: time/competing priorities). Here, we expand on the previous study to better understand barriers to early PC for clinicians working with all tumor groups across Alberta. Methods: A 33-item survey was emailed to oncology clinicians in Alberta between November 2017 - January 2018. Questions were informed by Michie’s Theoretical Domains Framework (TDF) and Behaviour Change Wheel (BCW) and queried (a) providing PC in oncology clinics, (b) referral to specialist PC consultation, and (c) working with PC consultants and homecare. Results: Respondents (n = 268) were nurses (42%), physicians (25%), and allied health professionals (20%). Barriers most frequently identified were "patients’ negative perceptions of PC” (68%), “my limited time/competing priorities” (66%), and "capability to manage patients’", social (65%) and spiritual (63%) concerns. These factors map to all three BCW domains: motivation, opportunity, and capability. In contrast, least frequently identified barriers were in clinician’s own motivation, e.g. perceived benefits of PC. There were few significant differences in response by tumor group or profession (χ2 test, responses coded: disagree [1-3], neutral [4], agree [5-7]). Most notably, tumor groups differed in their perception that “the criteria for PC services are too restrictive” (p = 0.003), while nurses and allied staff reported that patients’ negative perception of PC is a barrier more frequently than physicians (p = 0.003). Conclusions: Surveying across clinicians and tumor groups using Michie’s TDF/BCW revealed that the challenges to an early integrated PC approach include all three sources of behavior, though not equally for all clinicians. Determining this has allowed us to tailor multifaceted interventions, e.g. tip sheets to enhance capability, re-framing PC with patients, and earlier secondary PC nursing access, to enhance clinicians use and patients benefit from an early PC approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,271
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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