Patient-reported outcomes in a linguistically diverse cancer population: Addressing barriers to access.
Notice bibliographique
Résumé
168 Background: The census metropolitan area served by BC Cancer is Vancouver which has a population of 2.4 million. Census Canada noted the mother tongue learned in childhood and still spoken was: 54% English, 17% Indo-European, 16% Chinese, 10% Indo-Iranian, 3% English+other language, 2% other. At BC Cancer, implementation of patient reported outcomes (PROs) was launched 1 year ago with consideration of preferred language. Our goal was to examine the implementation of PROs with respect to equity of access and language preferences. Methods: BC Cancer Vancouver implemented PROs including the Edmonton Symptom Assessment Scale Revised, Canadian Problem Checklist and EQ5D in April 2021 using a web-based platform. A 1-year cohort was reviewed for patients’ mother tongue and the language used for the PROs. Qualitative interviews were undertaken for non-English mother tongue patients to ask for preferred language of PROs and reasons for the choice if mother tongue was not selected. Results: 86 patients were enrolled in the PRO program. Baseline characteristics: 66% female, age 30% < 60/ 31% 60-69/ 39% >70, primary site 54% lung/ 34% colorectal/ 18% other. Ethnic origin: 53% North American and European, 40% East and Southeast Asian, 2% Latin/Central and South American, 3% South Asian, 1% Indigenous, 1% other. Mother tongue: 52% English, 48% non-English (39% English proficient, 9% low English proficiency). Patient preferred language for PROs: 81% English, 11% Chinese, 7% other. Reasons for non-English mother tongue preference for English language included comfort with written English, use of family assistance completing questionnaires for both language and familiarity with electronic devices. Conclusions: In the Vancouver linguistically diverse cancer population, the majority of patients preferred English language PROs. Reasons for this include proficiency in the written language and the use of family members to complete the questionnaires. With 39% of patients over the age of 70 in our study, the use of electronic devices for completion may have introduced an additional barrier to access. In clinic iPad questionnaires with nursing and care aide support have been introduced to help address this gap. Clinical trial information: NCT05057234.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».