Utility of standardized letters in assisting primary care providers (PCPs) with the care of cancer survivors (CS).
Notice bibliographique
Résumé
9593 Background: Survivorship care plans have strong face validity, but individualizing plans to each patient’s needs can be resource intensive. At our institution, a 1-page standardized letter that outlines the essential components of follow-up care is mailed to PCPs at the time of a patient’s discharge. This letter highlights the recommended frequency and interval of tests and physician visits. Our study aims were to 1) characterize PCPs’ attitudes regarding these letters and 2) identify potential strategies to improve this channel of communication with PCPs. Methods: Self-administered surveys were mailed to high-volume PCPs in British Columbia, defined as those whose practices followed >/=5 breast or colorectal CS in the preceding year. The survey asked about practice characteristics and PCPs’ views towards the content and format of these standardized letters. Logistic regression models were constructed to delineate factors associated with follow-up preferences. Results: Among 787 PCPs, 507 (64%) responded: median year since graduation was 27 (range 1-62), 67% were men, 38% had a faculty appointment, 71% practiced in a group, and 92% were paid fee-for-service. When asked about their perspectives regarding the care of CS, 388 (77%) indicated they were comfortable providing follow-up with 299 (74%) reporting that the standardized letter contained adequate information. In regression models, PCPs who were comfortable with cancer surveillance and those who graduated greater than 30 years ago were more likely to view the standardized letter as useful (OR 2.50, 95% CI 1.41-4.43 and OR 2.31, 95% CI 1.24-4.33, respectively) and important (OR 4.07, 95% CI 1.80-9.19 and OR 3.14, 95% CI 1.01-9.74, respectively). Among 103 (26%) PCPs who found the letter to be insufficient, most wanted additional details about the cancer diagnosis (88%), specific information on the toxicities of therapy (88%), and the estimated risk of recurrence (84%). Conclusions: Most PCPS were satisfied with a simple, standardized letter that outlines the necessary components of cancer follow-up. PCPs with less familiarity with cancer surveillance may be a target group that benefits most from individualized survivorship care plans.
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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 | 0,007 | 0,053 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».