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Enregistrement W2936918005 · doi:10.1186/s40814-019-0404-y

Ambulatory Toxicity Management (AToM) Pilot: results of a pilot study of a pro-active, telephone-based intervention to improve toxicity management during chemotherapy for breast cancer

2019· article· en· W2936918005 sur OpenAlexafffundabout
Monika K. Krzyzanowska, Cassandra MacKay, Heekyung Han, María Eberg, Sonal Gandhi, Nicole Laferriere, Melanie Powis, Doris Howell, Clare Atzema, Kelvin Chan, Vishal Kukreti, Sandra A. Mitchell, Marla Nayer, Mark Pasetka, Dafna Knittel-Keren, Erin Redwood

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreCancer Care OntarioCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlThunder Bay Regional Health Sciences CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoCARE CanadaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CareCancer Care Ontario
Mots-clésToxicityAmbulatoryIntervention (counseling)Breast cancerMedicineChemotherapyOncologyCancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chemotherapy is associated with a significant risk of toxicity, which often peaks between ambulatory visits to the cancer centre. Remote symptom management support is a tool to optimize self-management and healthcare utilization, including emergency department visits and hospitalizations (ED+H) during chemotherapy. We performed a single-arm pilot study to evaluate the feasibility, acceptability, and potential impact of a telephone symptom management intervention on healthcare utilization during chemotherapy for early stage breast cancer (EBC). METHODS: Women starting adjuvant or neoadjuvant chemotherapy for EBC at two cancer centres in Ontario, Canada, received standardized, nurse-led calls to assess common toxicities at two time points following each chemotherapy administration. Feasibility outcomes included patient enrollment, retention, RN adherence to delivering calls per the study schedule, and resource use associated with calls; acceptability was evaluated based on patient and provider feedback. Impact on acute care utilization was evaluated post hoc by linking individual patient records to provincial data holdings to examine ED+H patterns among participating patients compared to contemporaneous controls. RESULTS: Between September 2013 and December 2014, 77 women were enrolled (mean age 55 years). Most commonly used regimens were AC-paclitaxel (58%) and FEC-docetaxel (16%); 78% of patients received primary granulocyte colony-stimulating factor prophylaxis. 83.8% of calls were delivered per schedule; mean call duration was 9 min. The intervention was well received by both patients and clinicians. Comparison of ED+H rates among study participants versus controls showed that there were fewer ED visits in intervention patients [incidence rate ratio (IRR) (95% CI) = 0.54 (0.36, 0.81)] but no difference in the rate of hospitalizations [IRR (95% CI) = 1.02 (0.59, 1.77)]. Main implementation challenges included identifying eligible patients, fitting the calls into existing clinical responsibilities, and effective communication to the patient's clinical team. CONCLUSIONS: Telephone-based pro-active toxicity management during chemotherapy is feasible, perceived as valuable by clinicians and patients, and may be associated with lower rates of acute care use. However, attention must be paid to workflow issues for scalability. Larger scale evaluation of this approach is in progress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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