Developing a standardized approach to cancer medication-related infusion reaction prevention and management in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
255 Background: Cancer medication-related infusion reactions (CMIRs) can lead to treatment delays, switching to less optimal therapy, or discontinuation. Variation in the prevention, management and reporting of CMIRs was identified as a quality and safety gap by Ontario clinicians. This initiative aimed to facilitate a standardized approach to CMIRs in Ontario through the development of user-friendly health-care provider and patient resources. Methods: A multidisciplinary working group of 15 oncology clinicians (oncologists, pharmacists, nurses, administrators) with experience in the management of CMIRs reviewed available literature on CMIR assessment, prevention and management. Recommendations were based on best available evidence and group consensus when only low-level evidence was available. Final guideline content was reviewed and validated by external experts. Complementary patient information was created based on best practices in health literacy and input from patient education experts, patients and caregivers. A mechanism for system-wide reporting to track CMIRs was explored. Results: A CMIR clinical practice guideline was created. Definitions, risk factors, prophylaxis strategies, an acute management algorithm and desensitization protocols are described. A CMIR severity grading system was proposed. A toolkit was developed and contains a table outlining risk factors, mechanism, incidence, symptoms, onset, prophylaxis, acute management and re-challenge by specific drug and a tool for calculating a three-bag 12-step desensitization. Patient-friendly information was also created. A new data element for collection of CMIR incidence and severity was added to the provincial Activity Level Reporting (ALR) data set to track CMIR trends. Conclusions: A review of current evidence and expertise from oncology clinicians resulted in an evidence-informed, consensus-based guideline. This guideline and the accompanying resources can help to facilitate safe and standardized prevention and management of CMIRs across Ontario. The collection of system-wide CMIR data based on the proposed grading system will inform future quality and safety improvement initiatives.
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 | 0,037 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».