Mixed methods assessment of providers’ needs in the management of advanced renal cell carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
313 Background: There is a paucity of data regarding the challenges associated with the timely and accurate diagnosis of Renal Cell Carcinoma (RCC) and its effective multidisciplinary management. This study aimed to assess the knowledge and skills of healthcare providers (HCPs) managing and coordinating the care of patients with advanced RCC (aRCC) across multidisciplinary teams. Methods: A sequential mixed methods needs assessment was conducted across the United States with medical oncologists (ONCs), nephrologists (NEPHs), physician assistants (PAs), nurse practitioners (NPs), and registered nurses (RNs). Interviews, transcribed and thematically analyzed, and online surveys, statistically analyzed, were triangulated. Results: A total of 305 HCPs completed an interview (n=40) or the survey (n=265): 78 ONCs, 62 NEPHs, 57 PAs, 55 NPs, 53 RNs. One third (33%) of HCPs reported suboptimal skills in adjusting the dose of a treatment for aRCC in the event of adverse reactions. Interviews underscored a lack of clarity for HCPs on when to reduce the dose or when to discontinue and/or switch to other drugs. Suboptimal knowledge and skills related to toxicities were found (Table). Breakdowns in communication across multidisciplinary teams were identified by 46% of HCPs. Of those, 61% occurred when monitoring side effects and 48% when referring to ONCs. Some NEPHs reported never, rarely, or sometimes being involved with ONCs in the management of nephritis (25%), chronic kidney disease (19%), or acute renal failure (24%). Interviews suggested the role of NEPHs in the care of aRCC is poorly recognized and that NEPHs are perceived to have limited time to spend in the care of cancer patients. Few NEPHs reported gaps in knowledge/skills managing key renal complications such as nephritis (13%/15%), chronic kidney disease (6%/15%), and acute renal failure (9%/9%). Conclusions: This study identified a need to improve HCPs’ knowledge of the signs/symptoms of treatment side effects, skills in identifying/referring patients to appropriate specialists, and skills in managing adverse events. Barriers to involving NEPHs in the co-management of aRCC included a lack of recognition of their role in managing treatment-induced renal complications.These results should inform educational interventions for professionals caring for aRCC patients.[Table: see text]
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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 | 0,055 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».