Oncology Clinicians’ Challenges to Providing Palliative Cancer Care—A Theoretical Domains Framework, Pan-Cancer System Survey
Notice bibliographique
Résumé
Despite the known benefits, healthcare systems struggle to provide early, integrated palliative care (PC) for advanced cancer patients. Understanding the barriers to providing PC from the perspective of oncology clinicians is an important first step in improving care. A 33-item online survey was emailed to all oncology clinicians working with all cancer types in Alberta, Canada, from November 2017 to January 2018. Questions were informed by Michie’s Theoretical Domains Framework and Behaviour Change Wheel (BCW) and queried (a) PC provision in oncology clinics, (b) specialist PC consultation referrals, and (c) working with PC consultants and home care. Respondents (n = 263) were nurses (41%), physicians (25%), and allied healthcare professionals (18%). Barriers most frequently identified were “clinicians’ limited time/competing priorities” (64%), “patients’ negative perceptions of PC” (63%), and clinicians’ capability to manage patients’ social issues (63%). These factors mapped to all three BCW domains: motivation, opportunity, and capability. In contrast, the least frequently identified barriers were clinician motivation and perceived PC benefits. Oncology clinicians’ perceptions of barriers to early PC were comparable across tumour types and specialties but varied by professional role. The main challenges to early integrated PC include all three BCW domains. Notably, motivation is not a barrier for oncology clinicians; however, opportunity and capability barriers were identified. Multifaceted interventions using these findings have been developed, such as tip sheets to enhance capability, reframing PC with patients, and earlier specialist PC nursing access, to enhance clinicians’ use of and patients’ benefits from an early PC approach.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».