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Enregistrement W3141628812 · doi:10.3390/curroncol28020139

Healthcare Provider Perspectives on Adherence to Adjuvant Endocrine Therapy after Breast Cancer

2021· article· en· W3141628812 sur OpenAlexafffundvenue
Leah K. Lambert, Lynda G. Balneaves, A. Fuchsia Howard, S. Chia, Carolyn Gotay

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHealth careBreast cancerAutonomyThematic analysisNursingSurvivorship curveDiscontinuationFamily medicineCancerQualitative researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adherence to adjuvant endocrine therapy (AET) for breast cancer is suboptimal. The purpose of this study was to: (1) explore the experiences and perspectives of healthcare providers (HCPs) in providing care to breast cancer survivors prescribed AET, (2) identify how social and structural factors influence the provision of AET-related care, and (3) ascertain HCP recommendations for optimizing AET adherence and related care. Individual, in-depth interviews were conducted with 14 HCPs using an interpretive descriptive approach to inquiry and the theoretical lens of relational autonomy. Data was analyzed using thematic and constant comparative techniques. Healthcare providers focused on four main components of AET-related care: (1) the importance of having careful conversations about AET, (2) difficulties in navigating transitions in care, (3) symptom management as a big part of their role, and (4) dealing with AET discontinuation. Recommendations to improve AET adherence focused on developing sustainable and efficient models of delivering high-quality care to women on AET. Healthcare providers play a pivotal role educating women about AET and supporting their adherence to therapy. Sustainable healthcare system innovations and new models of care that address current system gaps are needed to enhance survivorship care, AET adherence, and ultimately, reduce cancer recurrence and mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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