Eat All Through Radiation Therapy (EAT‐RT): Structured therapy model to facilitate continued oral intake through head and neck radiotherapy—User acceptance and content validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop and examine user acceptance and content validity of a structured program to facilitate safe but challenging oral intake during radiotherapy (RT) delivered by a speech language pathologist (SLP)-the Eat-All Through Radiation Therapy (EAT-RT) program. METHODS: EAT-RT was developed through expert consensus of SLPs at the Princess Margaret Cancer Centre (Canada) and M D Anderson Cancer Center using a conceptual framework of a diet hierarchy and a mealtime routine. EAT-RT was refined by practicing SLPs, and then disseminated for a 4-week clinical pilot at seven sites who were subsequently invited to participate in an online survey. RESULTS: Twelve SLPs from six sites piloted EAT-RT therapy with a median of eight patients (IQR: 2-15) before and/or during RT. All SLPs reported EAT-RT added value to their practice, harmonized well with exercises, and its content was helpful; 11 (92%) reported EAT-RT facilitated patient understanding and indicated the desire to continue using EAT-RT. CONCLUSION: The EAT-RT program was accepted by North American SLPs. The findings support the content and value of EAT-RT to facilitate oral intake in patients with head and neck cancer throughout RT.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».