Healthcare Provider Perspectives on Adherence to Adjuvant Endocrine Therapy after Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».