The effects of immunotherapy and novel therapies on medical oncology work load in a Canadian province.
Notice bibliographique
Résumé
6532 Background: Both novel targeted therapies and immunotherapies have dramatically changed the landscape in a number of disease sites with previously limited treatment options. This has resulted in an impact on clinical workload for oncologists with subspecialty practices in the areas of non-small cell lung, (NSCLC), melanoma (M), and genitourinary (GU) cancer. Our aim was to investigate the shift in workload amongst these practices as compared to other disease sites within a single academic cancer center in Nova Scotia (NS), Canada. Methods: The NS Cancer Center is the academic cancer center for the province of NS providing consultative and ongoing care for approximately 72% of provincial patients. We manually quantified appointment visits (new consultation, treatment and follow up visits) as well as telephone toxicity and chart checks booked from February 1 to April 30 across a 3-year interval (2016, 2017, and 2018) and then extrapolated this data to derive full year estimates. Disease sites most impacted by therapies that have changed treatment landscape (NSCLC, M and GU) were compared with the Breast and Gastrointestinal disease sites. Results: Clinical workload increased across all domains over the 3 year period but the majority of the increase is attributed to the 3 disease sites (Table). Conclusions: Medical oncology workloads are increasing over time and novel treatments (including immunotherapy) in disease sites with previously limited options likely account for a significant portion of that increase. New patient consultation metrics, taken in isolation, do not reflect current trends in medical oncology workload. Hiring practices, space allocation and use of physician extenders must take into account these shifting workload dynamics to mitigate physician burnout and potential impacts on quality and timeliness of care. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».