Impact of an immuno-oncology (IO) education/monitoring program on patient’s self-efficacy and adverse event reporting from immune checkpoint inhibitors (ICIs).
Notice bibliographique
Résumé
2032 Background: ICIs have unique side effects of immune related adverse events (irAEs). For early detection and management of irAEs, at a large community hospital we implemented a standard IO nursing baseline assessment, education and monitoring program. We studied it’s impact on a patient’s irAE reporting and self-efficacy (confidence to manage symptoms) of ICIs. Methods: Prospective study conducted at William Osler Health System, Brampton, Canada from May 2018-December 2019. Patients aged > = 18, English speaking that received an ICI for cancer were included. Patients underwent a standardized baseline nursing assessment and education class. Patients identified at the assessment as high risk (risk of grade 3/4 irAE >20%) had weekly nurse proactive calls. Cancer Behaviour Inventory – Brief Version (CBI-B) (Heitzmann et al, 2011) was used to evaluate patient’s self-efficacy. Results: Eighty patients were enrolled. Median follow up of 4.1 months. Baseline demographics: median age 69, 70% males, 77% Caucasian, 81% ECOG 0/1, 66% had English as their first language and 19% highest education was elementary, 30% high school, 26% trade diploma and 21% post-secondary. Fourty-one percent had limited cancer health literacy (measured by CHLT6 (Dumenci et al, 2014)). ICIs prescribed were 70% monotherapy anti-PD1/PDL1, 13% combination nivolumab/ipilimumab, 17% anti-PD1/PDL1 + chemotherapy/other therapies. Majority had a diagnosis of non-small cell lung cancer (55%), melanoma (19%) and renal cell carcinoma (9%). A statistically significant improvement in the average CBI-B scores were found pre and post baseline assessment/education (p < 0.001) and this improvement was maintained over time at follow-up visits (non-significant change in scores from post education results). Fourty-three percent of patient’s experienced > 1 irAE. Most were grade 1/2 at time of detection (65%). Method of detection was mainly by patient self-reporting (62%), followed by proactive calls (27%). Only 3 patients had detection of an irAE with an ER visit. Rate of discontinuation of ICIs due to toxicity was 8.8%. Conclusions: In this diverse patient population with almost half of patients having limited cancer health literacy, a standardized IO baseline assessment, education and monitoring program resulted in improved patient self-efficacy with most irAEs detected by self-reporting and proactive calls. Our IO program can be a model for other oncology programs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».