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Enregistrement W3009614921 · doi:10.1177/1078155220907650

Managing chemotherapy-related toxicities in the community setting: A survey of pharmacists in Ontario

2020· article· en· W3009614921 sur OpenAlexaffabout
Kathy Vu, Aliya Pardhan, Nita Lakhani, Stephanie Metcalfe, Mindaugas Mozuraitis, Monika K. Krzyzanowska

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Pharmacy Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreCancer Care OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacyFamily medicineSocioeconomic statusPharmaceutical careCancerPharmacy practiceNursingInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Toxicity management is a challenge with cancer treatment, including oral anticancer drugs. A review of claims data showed that a majority of publically funded oral anticancer drugs were filled in the community where pharmacists may not necessarily possess the specialized knowledge, skills, and experience required to provide effective patient care. A survey of community pharmacists in Ontario was conducted to identify the behaviours and preferences of community pharmacists specific to the management of treatment-related toxicities in order to standardize cancer care in this area. METHODS: An electronic questionnaire was distributed to approximately 5000 community pharmacists. The 21-question survey gathered information on the demographic profile of the pharmacists, basic geographic and socioeconomic variables associated with their practice setting, current toxicity management practices, education and training needs, and preferences for communicating with other providers. RESULTS: Of 349 pharmacists, almost all (94.9%) were interested in managing chemotherapy-related toxicities as part of their work, but the majority (77.1%) did not feel that their current level of pharmacy training has provided them with an oncology education sufficient for the demands of their practice. Approximately 52% of respondents indicated that they have reached out to the health care provider at a cancer centre, and of those, 72.7% reported that their questions were resolved within 48 h. More than half of all survey respondents (53.9%) indicated that they would prefer to receive a response within 12 h from cancer centres. CONCLUSIONS: The results of this study support the need to provide community pharmacists with oncology-specific training and timely correspondences from providers at prescribing institutions in order to manage toxicities.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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