Development of a Comprehensive Model for Cancer Symptom Care for Women With Ovarian or Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women with ovarian or endometrial cancer experience multiple symptoms during chemotherapy. Specialized cancer nurses possess specific knowledge and competencies to effectively monitor and manage treatment-related toxicities and provide self-management support. Objective: To describe the conception and development of a comprehensive cancer symptom model of care in an oncological setting for women diagnosed with ovarian or endometrial cancer. Methods: The participatory evidence-based, patient-focused process for guiding the development, implementation, and evaluation of advanced practice nursing roles—the participatory, evidence-based, patient-centered process for advanced practice (PEPPA) framework directed the process. The first 6 steps of this 9-step framework were utilized to incorporate research evidence, engage, and obtain the input of key stakeholders. Results: Stakeholders (n = 27) contributed with specific knowledge, perspectives, and feedback to the entire development process, and several needs were identified. Following structured discussions, a new model of cancer symptom care with elements such as symptom management, electronic patient-reported outcomes, and an expanded nursing role in the form of nurse-led consultations was developed. Conclusions: We effectively utilized the PEPPA framework to design a new cancer symptom model of care, that was agreed upon by key stakeholders. Implications for Practice: This stakeholder-engaged, and evidence-driven process could be used as a template for others wanting to develop a population-specific model of care to improve cancer symptom management. What is Foundational: With the expansion of the cancer nursing role, the new model has the potential to improve the quality of cancer care and health outcomes related to symptom management.
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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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».