Characteristics of Health Care Settings Where Adolescents and Young Adults Receive Care for ALL
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Individuals diagnosed with cancer between 15 and 39 years (adolescent and young adult [AYA]) face unique vulnerability. Detail is lacking about care delivery for these patients, especially those with ALL. We address these knowledge gaps by describing AYA ALL care delivery details at National Cancer Institute Community Oncology Research Program (NCORP) (sub)affiliates by model of care. METHODS: Participating institutions treated at least one AYA with ALL from 2012 to 2016. Study-specific criteria were used to determine the number of unique clinical facilities (CFs) per NCORP and their model of care (adult/internal medicine [IM], pediatric, mixed [both]). Surveys completed by NCORPs for each CF by model of care captured size, resources, services, and communication. RESULTS: Among 84 participating CFs (adult/IM, n=47; pediatric, n=15; mixed, n=24), 34% treated 5-10 AYAs with ALL annually; adult/IM CFs more often treated <5 (adult/IM, 60%; pediatric, 40%; mixed, 29%). Referral decisions were commonly driven by an age/diagnosis combination (58%), with frequent ALL-specific age minimums (87%) or maximums (80%). Medical, navigational, and social work services were similar across models while psychology was available at more pediatric CFs (pediatric, 80%; adult/IM, 40%; mixed, 46%-54%). More pediatric or mixed CFs reported oncologists interacting with pediatric/adult counterparts via tumor boards (pediatric, 93%; adult/IM, 26%; mixed, 96%) or initiating contact (pediatric, 100%; adult/IM, 77%; mixed 96%); more pediatric CFs reported an affiliated counterpart (pediatric, 53%; adult, 19%). Most CFs reported no AYA-specific resources (79%) or meetings (83%-98%). CONCLUSION: System-level aspects of AYA ALL care delivery have not been examined previously. At NCORPs, these characteristics differ by models of care. Additional work is ongoing to investigate the impact of these facility-level factors on guideline-concordant care in this population. Together, these findings can inform a system-level intervention for diverse practice settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».