Translating Guidelines to Practice: A Training Session about Cancer-Related Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer-related fatigue (crf) is the highest unmet need in cancer survivors. The Canadian Association of Psychosocial Oncology (capo) has developed guidelines for screening, assessment, and intervention in crf; however, those guidelines are not consistently applied in practice because of patient, health care provider (hcp), and systemic barriers. Notably, previous studies have identified a lack of knowledge of crf guidelines as an impediment to implementation. Methods: In this pilot study, we tested the preliminary outcomes, acceptability, and feasibility of a training session and a knowledge translation (kt) tool designed to increase knowledge of the capo crf guidelines among hcps and community support providers (csps). A one-time in-person training session was offered to a diverse sample of hcps and csps (n = 18). Outcomes (that is, knowledge of the capo crf guidelines, and intentions and self-efficacy to apply guidelines in practice) were assessed before and after training. Acceptability and feasibility were also assessed after training to guide future testing and implementation of the training. Results: After training, participants reported increased knowledge of the capo crf guidelines and greater self-efficacy and intent to apply guidelines in practice. Participant satisfaction with the training session and the kt tool was high, and recruitment time, participation, and retention rates indicated that the training was acceptable and feasible. Conclusions: The provided training is both acceptable to hcps and csps and feasible. It could increase knowledge of the capo crf guidelines and participant intentions and self-efficacy to implement evidence-based recommendations. Future studies should investigate actual changes in practice and how to optimize follow-up assessments. To promote practice uptake, kt strategies should be paired with guideline development.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».