Factors Associated With Practice of Multimodal Care for Cancer Cachexia Among Physicians and Nurses Engaging in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Multimodal care for cancer cachexia is needed. This study examined factors associated with practicing multimodal cachexia care among physicians and nurses engaging in cancer care. METHODS This was a preplanned secondary analysis of a survey investigating clinicians' perspectives on cancer cachexia. Data of physicians and nurses were used. Data on knowledge, skills, and confidence in multimodal cachexia care were obtained. Nine items on practicing multimodal cachexia care were evaluated. Participants were divided into two groups as practicing multimodal cachexia care (above median value for the nine items) or not. Comparisons were made using the Mann-Whitney U test or chi-square test. Multiple regression analysis was performed to identify the factors of practicing the multimodal care. RESULTS Total of 233 physicians and 245 nurses were included. Significant differences were observed between the groups: female sex ( P = .025), palliative care versus oncology specialization ( P < .001), the number of clinical guidelines used ( P < .001), the number of symptoms used ( P = .005), training for cancer cachexia ( P = .008), knowledge on cancer cachexia ( P < .001), and confidence in cancer cachexia management ( P < .001). Palliative care specialization (partial regression coefficient [ B] = 0.85; P < .001), the number of clinical guidelines used ( B = 0.44; P < .001), knowledge on cancer cachexia ( B, 0.94; P < .001), and confidence in cancer cachexia management ( B = 1.59; P < .001) were statistically significant in multiple regression analysis. CONCLUSION Specialization in palliative care, specific knowledge, and confidence were associated with the practice of multimodal care for cancer cachexia.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».