Consensus Recommendations From the Children’s Oncology Group Nursing Discipline’s State of the Science Symposium: Symptom Assessment During Childhood Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recognizing and addressing illness-related distress has long been a priority for pediatric oncology nurses and the Children’s Oncology Group. Although symptoms are known to be highly prevalent during treatment for childhood cancer, there is currently no guidance for how often symptoms should be assessed, which symptoms should be prioritized for assessment, and how the data should be collected. Methods: The Nursing Discipline, within Children’s Oncology Group, hosted a one-day Interprofessional seminar titled “Symptom Assessment During Childhood Cancer Treatment: State of the Science Symposium.” Following the symposium, an expert panel was assembled to review all available evidence, including information presented and collected during the symposium. Consensus-building discussions were held to identify common themes and to produce recommendations for clinical practice. Results: Four recommendations emerged including (1) the identification of priority “core” symptoms for assessment; (2) inclusion of the child’s voice through self-report, when possible; (3) consistent documentation and communication of symptom assessment results; and (4) implementation of patient/family education related to symptoms. Discussion: Symptom recognition, through appropriate assessment, is the first step in symptom management. The goal for developing and sharing these recommendations is to promote consistent and comparable clinical practice across institutions in regard to symptom assessment during childhood cancer therapy. Integration of these recommendations will set the stage for future studies related to the frequency of symptoms across disease groups, projection of anticipated symptom trajectories, development of evidence-based teaching tools for common symptoms, and evaluation of patient outcomes with enhanced symptom assessment and management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».