MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253499743 · doi:10.1200/jco.2011.29.15_suppl.e16583

Physician experience and challenges obtaining unfunded oral chemotherapy across Canada.

2011· article· en· W4253499743 sur OpenAlexaboutno aff
D. Han, S. Hogeveen, M. Trinkaus, M. Mamdani, S. R. Berry, R. W. Jang, J. Hoch, C. E. Simmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicinePsychosocialPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16583 Background: Previous studies have shown hematologists and medical oncologists may not accept the financial limits set by governing agencies on access to oral chemotherapy for their patients. This requires increased time and effort on the clinician’s part to obtain funding. We captured physicians’ perceptions of barriers to obtaining unfunded chemotherapies and methods used to overcome these barriers. Methods: A total of 640 medical oncologists and hematologists were surveyed using a web-based survey tool. A thirteen-item survey was designed to assess the practice type along with time spent and methods used on obtaining unfunded oral chemotherapy. Results: Of the 640 invitees, 568 were delivered and 168 responded,(response rate 30%). 91 respondents were medical oncologists, 44 were hematologists and 33 treated both solid and non-solid malignancies. 65% of physicians spent an average of 1-4 hours obtaining funding for oral drugs for patients per week. 62% indicated their institution has a drug access coordinator (DAC). Having a DAC did not impact the proportion of physicians spending >4 hrs/ week accessing oral drugs (38% vs 29%, p=NS). To overcome barriers to funding, physicians’ enrolled patients on clinical trials (91%), used compassionate access programs (96%) or special request forms to government (92%). Other methods included writing false claims on forms to fit funding criteria for a drug (36%) or use of leftover drug supplies (36%). The majority of physicians felt that their inability to obtain unfunded medications for their patients has negatively impacted patients’ clinical outcomes (56%) and psychosocial quality of life (74%). Of all respondents, only 28% of physicians contacted their governing body with concerns of funding for oral chemotherapy. Conclusions: Practicing hematologists and medical oncologists in Canada use numerous methods to obtain unfunded oral chemotherapies, including lying on access forms. Overall, the majority of physicians spend 1-4 hours a week on obtaining funding; this did not differ for physicians with or without a DAC at their practice. Despite the challenges in accessing oral chemotherapies, most physicians have not contacted governing bodies for legislative change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,074 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetEconomic and Financial Impacts of CancerTravaux en français237 207