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Enregistrement W4362586063 · doi:10.3390/curroncol30040303

Evidence-Based Practice in Psychosocial Oncology from the Perspective of Canadian Service Directors

2023· article· en· W4362586063 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Mackay, Viviane Ta, Sébastien Dewez, Annett Körner

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health CentreUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill UniversityTD Bank
Mots-clésPsychosocialMedicineReferralService delivery frameworkService (business)NursingBest practiceOncologyFamily medicineMedical educationBusinessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based practices facilitate the effective delivery of psychological services, yet research on the implementation of evidence-based practices in psychosocial oncology (PSO) is scarce. Responding to this gap, we interviewed a diverse sample of 16 directors of Canadian psychosocial oncology services about (a) how evidence-based practices in psychosocial oncology are being implemented in clinical care and how the service quality is monitored and (b) what are barriers and facilitators to evidence-based practice in psychosocial oncology services? Responses were grouped according to three main themes emerging from the data: screening for distress and referral to PSO services, delivery of evidence-based PSO services, and monitoring of PSO services. Our findings highlight facilitators and barriers to evidence-based practice in psychosocial oncology, which were related to the political, social, economic, and geographic contexts. The stepped care model was identified as a science-informed approach to improve the cost-effectiveness of triage systems and treatment delivery while facilitating more equitable access to services. Other facilitators included electronic screening and referral systems as well as protected time for clinicians to communicate more within their teams and participate in knowledge exchange. High caseloads presented a major barrier to acquiring and implementing evidence-based practices. Recommen-dations include increased support for evidence-based onboarding and continued training as well as for data collection regarding service needs, quality, and quantity to inform service monitoring and advocacy for more financial resources. Our findings are relevant to healthcare decision makers, implementation researchers, as well as service directors and practitioners providing psychosocial oncology care.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0180,013
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,459
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,097 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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