Silver linings: a qualitative study of desirable changes to cancer care during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Public health emergencies and crises such as the current COVID-19 pandemic can accelerate innovation and place renewed focus on the value of health interventions. Capturing important lessons learnt, both positive and negative, is vital. We aimed to document the perceived positive changes (silver linings) in cancer care that emerged during the COVID-19 pandemic and identify challenges that may limit their long-term adoption. METHODS: = 20) were conducted with key opinion leaders from 14 countries. The participants were predominantly members of the International COVID-19 and Cancer Taskforce, who convened in March 2020 to address delivery of cancer care in the context of the pandemic. The Framework Method was employed to analyse the positive changes of the pandemic with corresponding challenges to their maintenance post-pandemic. RESULTS: Ten themes of positive changes were identified which included: value in cancer care, digital communication, convenience, inclusivity and cooperation, decentralisation of cancer care, acceleration of policy change, human interactions, hygiene practices, health awareness and promotion and systems improvement. Impediments to the scale-up of these positive changes included resource disparities and variation in legal frameworks across regions. Barriers were largely attributed to behaviours and attitudes of stakeholders. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic has led to important value-based innovations and changes for better cancer care across different health systems. The challenges to maintaining/implementing these changes vary by setting. Efforts are needed to implement improved elements of care that evolved during the pandemic.
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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 | 0,019 | 0,027 |
| 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 | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».