Delivery of Virtual Care in Oncology: Province-Wide Interprofessional Consensus Statements Using a Modified Delphi Process
Notice bibliographique
Résumé
Virtual cancer care (i.e., teleoncology) was rapidly adopted during the COVID-19 pandemic to meet the needs of patients with cancer. However, there is a paucity of guidance for clinicians regarding virtual cancer care. We sought to develop consensus-based statements to guide the optimal provision of virtual care for clinicians caring for patients with cancer, using a modified Delphi consensus process with a 29-member panel consisting of an interprofessional group of clinicians caring for patients with cancer and patient representatives. The consensus process consisted of two rounds and one synchronous final consensus meeting. At the end of the modified Delphi process, 62 of 62 statements achieved consensus. Fifty-seven statements reached consensus in the first round of the process. Concerns regarding the ability to convey difficult news virtually and maintaining similar standards as in-person care without disproportionate strain on clinicians and patients were addressed in the consensus process. We achieved interprofessional consensus on virtual cancer care practices. Further research examining the impact of virtual cancer care on person-centred and clinical outcomes are needed to inform practices during the COVID-19 pandemic and beyond.
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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 | 0,260 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».