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Enregistrement W4200291435 · doi:10.3390/curroncol28060454

Understanding the Attitudes and Beliefs of Oncologists Regarding the Transitioning and Sharing of Survivorship Care

2021· article· en· W4200291435 sur OpenAlexaffvenue
Courtney H. Coschi, Daryl Bainbridge, Jonathan Sussman

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensHamilton Health SciencesJuravinski HospitalJuravinski Cancer CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvivorship curveMedicineCancer survivorshipFamily medicinePsychological interventionHealth careNursingCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transitioning survivorship care from oncologists to primary care physicians (PCPs) is a reasonable alternative to oncologist-led care. This study assessed oncologists’ attitudes and beliefs regarding sharing/transitioning survivorship care. A prospective survey of oncologists within a regional cancer program assessing self-reported barriers and facilitators to sharing/transitioning survivorship care was disseminated. In total, 63% (n = 39) of surveyed oncologists responded. Patient preference (89%) and anxiety (84%) are key to transition of care decisions; reduced remuneration (95%) and fewer longitudinal relationships (63%) do not contribute. Oncologists agreed that more patients could be shared/transitioned. Barriers include treatment-related toxicities (82% agree), tumor-specific factors (60–90% agree) and perception of PCP willingness to participate in survivorship care (47% agree). Oncologists appear willing to share/transition more survivors to PCPs, though barriers exist that warrant further study. Understanding these issues is critical to developing policies supporting comprehensive survivorship care models that address both cancer and non-cancer health needs. The demonstrated feasibility of this project warrants a larger-scale survey of oncologists with respect to the transition of survivorship care to PCPs, to further inform effective interventions to support high-quality survivorship care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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