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Enregistrement W4391727506 · doi:10.1093/oncolo/oyae016

Consuming Patients’ Days: Time Spent on Ambulatory Appointments by People With Cancer

2024· article· en· W4391727506 sur OpenAlexaff
Sana Kagalwalla, Alexander K. Tsai, Manju George, Anna Waldock, Sydney Davis, Patricia Jewett, Rachel I. Vogel, Ishani Ganguli, Christopher M. Booth, Stacie B. Dusetzina, Gabrielle B. Rocque, Anne Blaes, Arjun Gupta

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthPancreatic Cancer Action Network
Mots-clésAmbulatoryMedicineAmbulatory careCancerEmergency medicineSurgeryHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In qualitative work, patients report that seemingly short trips to clinic (eg, a supposed 10-minute blood draw) often turn into "all-day affairs." We sought to quantify the time patients with cancer spend attending ambulatory appointments. METHODS: We conducted a retrospective study of patients scheduled for oncology-related ambulatory care (eg, labs, imaging, procedures, infusions, and clinician visits) at an academic cancer center over 1 week. The primary exposure was the ambulatory service type(s) (eg, clinician visit only, labs and infusion, etc.). We used Real-Time Location System badge data to calculate clinic times and estimated round-trip travel times and parking times. We calculated and summarized clinic and total (clinic + travel + parking) times for ambulatory service types. RESULTS: We included 435 patients. Across all service day type(s), the median (IQR) clinic time was 119 (78-202) minutes. The estimated median (IQR) round-trip driving distance and travel time was 34 (17-49) miles and 50 (36-68) minutes. The median (IQR) parking time was 14 (12-15) minutes. Overall, the median (IQR) total time was 197 (143-287) minutes. The median total times for specific service type(s) included: 99 minutes for lab-only, 144 minutes for clinician visit only, and 278 minutes for labs, clinician visit, and infusion. CONCLUSION: Patients often spent several hours pursuing ambulatory cancer care on a given day. Accounting for opportunity time costs and the coordination of activities around ambulatory care, these results highlight the substantial time burdens of cancer care, and support the notion that many days with ambulatory health care contact may represent "lost days."

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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