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Enregistrement W4281706429 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.12131

Association between unmet needs and utilization of emergency services among cancer survivors in Canada.

2022· article· en· W4281706429 sur OpenAlexaffabout
Megan Delisle, Amirrtha Srikanthan, Ying Wang, Margaret I. Fitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerLogistic regressionFamily medicineProstate cancerBreast cancerColorectal cancerCancer survivorHealth careGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12131 Background: In 2016, the Canadian Partnership Against Cancer distributed surveys to over 40,000 cancer survivors to understand their experiences transitioning from primary cancer treatment to follow-up cancer care. Previously reported results of this survey identified that cancer survivors had high rates of unmet physical, emotional and practical needs. This study describes the association between these unmet needs and emergency services (ES) utilization within the first three years after cancer treatment. Methods: 13,319 respondents returned the survey (response rate 33%). Respondents in this study have non-metastatic breast, hematologic, colorectal, melanoma or prostate cancer. The association between self-reported unmet needs and ES utilization was assessed using multivariable logistic regression. High ES utilization was defined as accessing ES more than three times per year during the first three years after active cancer treatment. Results: 8,911 participants are included in this analysis; 80.5% reported at least one unmet practical, physical, and emotional need (n=7169, Table). A total of 3.9% (n=344) reported high ES utilization. Unmet needs were a significant predictor of high ES utilization (OR 1.75 95% CI 1.14-2.68 p=0.01). Other significant predictors of high ES utilization on the multivariable analysis included: not being able to identify a healthcare provider in charge of follow-up cancer care (OR 2.73 95% CI 1.32-5.65 p=0.01), high oncologist utilization (OR 3.08 95% CI 2.28-4.15 p<0.01), high primary care provider utilization (OR 2.3 95% CI 1.76-3.0 p<0.01), having a chronic condition (OR 1.6 95% CI 1.19-2.07 p<0.01), having colorectal cancer (OR 2.12 95% CI 1.31-3.44 p<0.01), being enrolled in a clinical trial (OR 1.54 95% CI 1.11-2.16 p=0.01), and rating follow-up cancer care coordination as fair or poor (OR 1.39 95% CI 1.03-1.86 p=0.03). Conclusions: Unmet needs are associated with high ES utilization in the first three years after cancer treatment. A better understanding of the reasons for this association is required to develop approaches to reduce potentially preventable ES utilization and improve perceived care needs among cancer survivors. [Table: see text]

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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