Perceived Barriers Toward Patient-Reported Outcome Implementation in Cancer Care: An International Scoping Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Implementation of patient-reported outcomes (PROs) collection is an important priority in cancer care. We examined perceived barriers toward implementing PRO collection between centers with and without PRO infrastructure and administrators and nonadministrators. PATIENTS AND METHODS We performed a multinational survey of oncology practitioners on their perceived barriers to PRO implementations. Multivariable regression models evaluated for differences in perceived barriers to PRO implementation between groups, adjusted for demographic and institutional variables. RESULTS Among 358 oncology practitioners representing six geographic regions, 31% worked at centers that did not have PRO infrastructure and 26% self-reported as administrators. Administrators were more likely to perceive concerns with liability issues (aOR, 2.00 [95% CI, 1.12 to 3.57]; P = .02) while having nonsignificant trend toward less likely perceiving concerns with disruption of workflow (aOR, 0.58 [95% CI, 0.32 to 1.03]; P = .06) and nonadherence of PRO reporting (aOR, 0.53 [95% CI, 0.26 to 1.08]; P = .08) as barriers. Respondents from centers without PRO infrastructure were more likely to perceive that not having access to a local PRO expert (aOR, 6.59 [95% CI, 3.81 to 11.42]; P < .001), being unsure how to apply PROs in clinical decisions (aOR, 4.20 [95% CI, 2.32 to 7.63]; P < .001), and being unsure about selecting PRO measures (aOR, 3.36 [95% CI, 2.00 to 5.66]; P < .001) as barriers. Heat map analyses identified the largest differences between participants from centers with and without PRO infrastructure in agreed-upon barriers were (1) not having a local PRO expert, (2) being unsure about selecting PRO measures, and (3) not recognizing the role of PROs at the institutional level. CONCLUSION Perceived barriers toward PRO implementation differ between administrators and nonadministrators and practitioners at centers with and without PRO infrastructure. PRO implementation teams should consider as part of a comprehensive strategy including frontline clinicians and administrators and members with PRO experience within teams.
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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 | 0,028 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».