Evolving Best Practice for Take-Home Cancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Take-home cancer drugs (THCDs) have become a standard treatment of many cancers. Robust guidelines have been developed for intravenous chemotherapy drugs, but few exist for THCDs with a focus on decentralized models. Hence, Ontario Health (Cancer Care Ontario) established the Oncology Pharmacy Task Force (OPTF) to develop consensus-based recommendations on best practices for THCDs to ensure that patients receive safe, consistent, high-quality care in the community once they leave the cancer center/practice with a prescription. METHODS: The OPTF included 34 members with comprehensive representation. Guidance from leading authorities was extracted through literature review, thematically analyzed, and synthesized to develop 29 recommendations. The consensus process (> 70% agreement) included a three-step modified Delphi method followed by an extensive review process. RESULTS: Sixteen recommendations were developed: training and education for providers (2), drug access (1), prescribing (4), patient and family/caregiver education (3), communication (1), dispensing (3), monitoring for patient adherence and adverse effects (1), and incident reporting (1). CONCLUSION: Through a rigorous methodology, the OPTF derived a robust set of recommendations similar to the ASCO/Oncology Nursing Society and ASCO/National Community Oncology Dispensing Association guidelines, further validating and strengthening the applicability across multiple jurisdictions, including those with decentralized models. Unique aspects in a decentralized model include the need for two pharmacy professionals, with one doing cognitive verification of the script and the other dispensing the medication; moreover, they optimize interprofessional communication between community providers and the cancer center/practice health care team.
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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 | 0,133 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».