Medical oncologists’ and palliative care physicians’ opinions towards thromboprophylaxis for inpatients with advanced cancer: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with advanced cancer are increasingly discharged from inpatient settings following focused symptom management admissions. Thromboprophylaxis (TP) is recommended for patients with cancer admitted to acute care settings; less is known about TP use in palliative care (PC) settings. This study explored the opinions of Canadian medical oncologists (MO) and PC physicians regarding the use of TP for inpatients with advanced cancer. METHODS: A fractional factorial survey designed to evaluate the impact of patient factors (age, clinical setting, reason for admission, pre-admission performance status (Eastern Cooperative Oncology Group; ECOG), and risk of bleeding on anticoagulation) and physician demographics on recommending TP was administered by email to Canadian MO and PC physicians. Each respondent received eight vignettes randomly selected from a set of 32. Hierarchical regression was used to evaluate the odds of prescribing TP adjusted for patient factors. RESULTS: 606 MO and 491 PC physicians were surveyed; response rates were 11.1% and 15.0%, respectively. MO were predominantly male (59.7%); PC female (60.3%); most worked in academic environments (90.3% MO; 73.9% PC). Multivariable hierarchical logistic regression demonstrated that all patient factors except age were associated with prescribing TP (ORs range: from 1.34 (95% CI 1.01 to 1.77) for good ECOG, to 2.53 (95% CI 1.9 to 3.37), for reversible reason for admission). Controlling for these factors, medical specialty was independently associated with recommending TP (OR for MO 2.09 (95% CI 1.56 to 2.8)). CONCLUSIONS: MO have higher odds of recommending TP for inpatients with advanced cancer than PC physicians. Further research exploring the drivers of these differing practices is warranted.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».