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Enregistrement W4388725511 · doi:10.1370/afm.22.s1.4977

Improving cancer surveillance for breast, colorectal, and prostate cancer: Actionable recommendations for the BETTER Program

2023· article· en· W4388725511 sur OpenAlexaboutno aff
Donna Manca, Carolina Fernandes, Aïsha Lofters, Denise Campbell‐Scherer, Melissa Shea‐Budgell, Tracy Wong, Katherine Latko, Heidi Cheung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerCancerProstate cancerContext (archaeology)Survivorship curveColorectal cancerPopulationDiseaseOncologyFamily medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Cancer and chronic disease prevention and screening (CCDPS) guidelines are not consistently applied in primary care. Cancer survivors are not only at risk of cancer recurrence but also remain at risk for other cancers and chronic diseases. Despite closer monitoring, cancer survivors achieve fewer prevention and screening goals than the general population. The BETTER program (Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Primary Care) involves an evidence-based intervention provided by a healthcare professional with specialized skills in CCDPS and cancer surveillance, the Prevention Practitioner (PP). Guided by the BETTER toolkit, the PP meets with patients to assess their risk for cancer and chronic disease, and for patients with a personal history of breast, colorectal, or prostate cancer, also determines their cancer surveillance status. Objectives: To describe the: 1) evidence review process used to identify high-quality clinical practice guidelines (CPGs), 2) harmonization of cancer survivorship recommendations for breast, colorectal, and prostate cancer, and 3) identification, development, and refinement of resources and tools for inclusion in the BETTER toolkit. The BETTER toolkit will be used to inform cancer survivorship care in rural, remote, and urban primary care settings across Canada. Design: In 2017, the BETTER Program conducted a literature review of evidence-based CPGs published between 2010 and 2016. For this update, high-quality international, Canadian, and Provincial CPGs published between 2016 and 2021, focusing on breast, colorectal, or prostate cancer survivorship, and applicable to patients 40-69 years of age were identified. A Clinical Working Group reviewed the high-quality literature identified through a rigorous search, synthesized guidelines based on evidence, and updated the toolkits to inform the PP role. Setting: Rural, remote, and urban settings in Canada. Participants: Canadian researchers, clinicians, decision-makers, a patient representative. Results: Development of an updated care map for breast, colorectal, and prostate cancer surveillance that considers method of cancer treatment, long-term symptoms, and symptoms of recurrence that is tailored to the patient and adaptable to diverse practice settings. Conclusions: Synthesized and evidence-based integrated care paths can be used to assess patients’ cancer survivorship status and preferences in diverse populations in Canada.

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)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,232
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,232
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0080,009
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
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