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Enregistrement W3199894516 · doi:10.1200/jco.2020.39.28_suppl.28

Feasibility of a child life specialist program for oncology patients with minor children at home: Demand and implementation.

2021· article· en· W3199894516 sur OpenAlexaff
David L. Lysecki, Daryl Bainbridge, Tracy Akitt, Γεωργία Γεωργίου, Ralph M. Meyer, Jonathan Sussman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreJuravinski HospitalMcMaster UniversityHamilton Health SciencesMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralPsychological interventionPediatricsMinor (academic)GrandparentFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

28 Background: Up to 24% of adult oncology patients have minor children at home. Children may experience emotional problems, somatic complaints, social isolation, depression, and post-traumatic stress as a result. Typical support networks often fail to meet the needs of these families. To address this gap, an innovative Child Life Specialist (CLS) program for patients with minor children at home was offered at a tertiary oncology center. Methods: To understand the feasibility of this program, we examined the demand for and implementation of the CLS program over its initial 10 months. Demand was characterized using administrative data (referred patient/family demographics, referral details, and disease/treatment characteristics). Implementation was described through encounter data (audience, type of visit, interventions provided, time for preparation, and time of direct interaction for each encounter). Results: The program received 100 referrals, 93 of whom accessed the program. Patients were most often female (66%) with a median age of 45 years (range: 19 to 72). 81% were parents of minor children, 10% grandparents, and 9% other. Families predominantly had multiple children (98%), most commonly school-aged (ages 5-9, 39%; 10-14, 37%). 53% of families had two birth parents co-parenting in the same household; the remainder had alternate parent/living scenarios. Most referrals came from social work (57%). Median time from diagnosis to referral was 79 days (range: 9d-6.5y). Breast cancer (26%) was the most common diagnosis, followed by gastrointestinal (19%) and hematologic (16%). Cancer phase at referral was defined as at new diagnosis (within 30d, 18%), undergoing treatment with curative intent (20%), undergoing treatment with palliative intent (39%), at end of life (within 30d, 16%) and after death/bereavement (5%). 1 patient (1%) did not have cancer. The CLS recorded 257 unique encounters. 55% of encounters included patients, 40% non-patient parents, 21% children, and 21% others. 75% were individual encounters, while 25% were group encounters. 95% of encounters that included children also included an adult. Phone calls were the most frequent encounter type (43%), but hospital visits consumed the largest proportion of recorded CLS time (38%). Mean encounter time (all visit types) included 20min for preparation and 51min of direct interaction. CLS interventions included: guidance on talking with children (67% of encounters), providing resources (37%), diagnostic teaching (21%), end-of-life support (18%), discussing change in status (10%), grief (8%), and emotional expression (4%). Conclusions: This study characterized the demand for this program and described its implementation over the pilot period. This period occurred during the Covid-19 pandemic, which dramatically altered healthcare and family visitation, likely influencing the results of this study.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,396 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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