Kidney cancer survivorship care: Patient experiences in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The incidence of kidney cancer (KCa) in Canada is rising. Despite this, there is a shortage of research assessing KCa care experiences. This study aims to explore the current experiences of KCa survivors related to treatment and management, information provision, and barriers to care. METHODS: A cross-sectional, descriptive study of KCa patients was conducted online and through various cancer centers across Canada. English- and French-speaking adults who received a KCa diagnosis and were currently undergoing treatment or had completed treatment in Canada were eligible to participate. RESULTS: In total, 368 surveys were completed. Ten percent of respondents had not yet received treatment, 29% were receiving treatment, and 56% had completed treatment. Most respondents (72%) had localized KCa (stage 0-3) at diagnosis. Sixty-one percent of respondents reported that their doctors discussed various treatment options with them and 24% reported discussing applicable clinical trials. Most (85%) respondents received information about their KCa and 36% discussed where to get information about their disease and support. The most commonly reported barriers to care were side effects (26%), system delays (26%), not having access to certain treatments (25%), and financial burden (24%). More participants in Central Region and Quebec (p=0.004) and rural/suburban (p=0.014) areas reported lacking access to certain treatments and KCa experts. CONCLUSIONS: This was the first large-scale study to explore access to care experiences of Canadian KCa survivors. Results show examples of good patient-centered care and provide new practical information that can inform efforts to improve patient-centered care for KCa patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».